一种基于ＳＶＭ 的主动多分类方法
一种基于ＳＶＭ 的主动多分类方法针对传统的多分类模型学习效率较低，对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题，提出了一种基于
支撑向量机（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的主动多分类方法。该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概
念，将主动学习的策略用于ＳＶＭ 多分类器的构造过程，在主动多分类过程中随着分类器的不断更新，动态地控制
样本是否参与主动学习；从分类器和训练样本数量两方面进行了优化，降低了分类模型构造的复杂度。实验结果
表明，本文提出的主动多分类方法有效提高了模型的学习效率和泛化性能。
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