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多分类支持向量机

引言

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的分类算法。在前面的学习中，我们已经详细介绍了二分类支持向量机的原理和实现。然而，在实际应用中，很多问题涉及多个类别，例如手写数字识别、多类情感分析等。因此，本节将重点讨论如何将支持向量机扩展到多分类问题。

二分类支持向量机回顾

在讨论多分类支持向量机之前，我们先回顾一下二分类支持向量机的基本原理。二分类支持向量机的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个超平面可以通过以下优化问题求解：

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