它分类多级实例SVM单击演示以查看代码证明..
这也接受所有选项，因为varargin无需担心
它是完美的我使用以下附图分类
多牌SVM
MultiClass SVM旨在通过使用支持向量机将标签分配到实例，其中从一个有限组的多个元素中汲取标签。金宝app
这样做的主导方法是将单个多字母问题减少到多个二进制分类问题中。[17]这种减少的常用方法包括：[17] [18]

构建二进制分类器，其在每对类（一对与-Oply）之间的标签和其余（一对all）或（ii）之间区分（i）之间的分类器。对所有案例的新实例的分类是由赢家的所有策略完成的，其中输出函数最高的分类器分配了类（重要的是校准输出函数以产生可比分数。。对于一种与一种方法来说，分类是由最大胜利的投票策略完成的，其中每个分类器将实例分配给两个类之一，然后通过一个投票增加了分配的类的投票，最后是具有大多数投票的类决定了实例分类。

URL;https://en.wikipedia.org/wiki/金宝appsupport_vector_machine.