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为克服传统支持向量机不能处理交叉数据分类问题,Mangasarian等人提出一种新的分类方法PSVM,该方法可有效解决交叉数据两分类问题,但用PSVM解决多分类问题还报道不多。为此,提出一种基于PSVM的多分类方法(M—PSVM),并探讨训练样本比例与分类精度之间关系。在UCI数据集上的测试结果表明,M—PSVM与传统SVM分类性能相当,且当训练样本比例小时,效果更优;此外,在入侵检测数据集上的初步实验表明,M—PSVM可有效改进少数类的分类精度,因而为求解数据不平衡下的分类问题提供了新的思路,进一步的实