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摘要
现阶段比较常用的分类器有支持向量机（SVM）和相关向量机（RVM）。SVM是Cortes和Vapnik于1995年首次提出的，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。RVM是Tipping于2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，其函数形式和SVM相同。与SVM相比，RVM可以得到准确的预测模型，不用估计误差参数、输出是判为各类的概率值、核函数不需满足Mercer条件。 SVM和RVM最初用于解决两类数据的分类问题，但现实生活中我们更多遇到的是多类分类问题，如何有效地将两类分类器推广到多类分类是值得研究的课题。现已有的方法大都通过构建多个两类分类器进行多类分类。本文在前人...
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