【摘 要】
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为了提高支持向量机（SVM）多分类器的训练效率，将多球体思想引入有指导学习，对训练样本按类别分别进行一类支持向量机（1-SVM）训练得到多球体分类器．针对多球体的冗余区域，构造简化一对
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为了提高支持向量机（SVM）多分类器的训练效率，将多球体思想引入有指导学习，对训练样本按类别分别进行一类支持向量机（1-SVM）训练得到多球体分类器．针对多球体的冗余区域，构造简化一对多分类器将各球内混叠样本与正常样本分离．以上两个分类器性能互补，可以加权组合为多球体一对多分类器．同时给出了组合分类器基于交叉验证的权重估计和参数调整．仿真实验表明，相对于一对多算法，该分类器训练时间较短且分类正确率较高；相对于一对一算法，该分类器决策速度较快，有助于解决大样本的多分类问题．
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