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采用二叉树结构对多个二值支持向量机子分类器组合，可实现多类问题的分类，并且还可克服传统（SVM）多类算法存在的不可分区域的情况。为了加快大规模数据样本分类时的训练速度以及减少分类的时间复杂度，将一种新的二分类算法——SBA应用于改进的BTS-KNN算法中，可以构造出更加平衡的分类二叉树以减少分类次数。实验结果表明，在进行大规模样本数据分类时，该算法在保证分类精度的情况下分类速度有明显提高。