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支持向量机最初是针对两类分类问题提出的，如何将其推广至多类分类问题是当前SVM研究中的热点问题之一。主要针对支持向量机多类分类方法中的分解重构法进行了深入分析，详细讨论了影响分类器性能的两个关键因素：分解策略和组合策略，并通过实验验证了该观点。最后，通过实验对比了包括M—ary支持向量机和模糊支持向量机的SVM多类分类方法。