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支持向量机（SVM）算法是统计学习理论中最年轻的分支。结构风险最小化原则使其具有良好的学习推广性。但在实际应用中，训练速度慢一直是支持向量机理论几个亟待解决的问题之一，这一点在SVM向多类问题领域推广时表现的尤为明显。文中将从样本分布与类别数量两方面人手，对传统的SVM多分类OAO算法进行训练时间性能上的分析，并引入分层的思想，提出传统OAO—SVMs算法的改进模型H—OAO—SVMs。通过与其他常见多分类SVMs训练时间的比较表明：改进后的H—OAO—SVMs模型具有更优的训练时间性能。