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目前，在基于SVM的分解多分类方法中，各个子分类器都采用相同的核参数进行整体优化．如果采用不同的核函数参数分别优化各个子分类器，相当于在不同的特征空间进行分类，此时，能否直接采用求输出最大值（Maxwin）等判别策略，需要研究各分类器的输出是否可比．利用相对间隔对此问题进行深入的研究，说明在基于SVM的“一对多”等多分类方法中，采用不同的核参数分别优化各个子分类器，其决策函数的输出结果仍是可比的，且具有更好的泛化能力．