SVM多类分类算法及其在手写体数字识别中的应用

摘要

SVM（支持向量机）的多类分类是近年来模式识别领域的热门方向。文中描述了一种将多类分类问题转化为两类分类问题的方法,把该方法同PCA（主成分分析）和基于核方法的两类分类方法相结合,生成了一种新的SVM多类分类算法。基于该方法,文中设计了完整的手写体数字识别算法,并使用手写体数字数据集对所提出的算法进行了测试。结果表明,识别全过程的时间复杂度有所降低,识别率可达到85.7%。