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SVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的往往是多类分类问题，如何将一个二类分类器转换成一个多类分类器呢？
一、一对多方法
比如有k个类别，每次分类都把1个类别作为正样本，其余k-1个类别作为负样本，依次类推。这样共有k个分类器。
分类时这k个分类器依次对相应类别回答“是”或“不是”，最后得到“是”的类别即为所属类别。
复杂度：k 优点：分类速度快 缺点：一对多，样本不均衡。分类重叠现象或者分类不可分现象。
二、一对一方法
比如有k个类别，每次分类都把1个类别作为正样本，另外1个类别作为负样本，依次类推。这样共有k*(k-1)/2个分类器。
分类时这k*(k-1)/2个分类器依次回答属于两个类别中的哪一类，最后投票统计得票数最高的那个类别即为所属类别。
复杂度：k*(k-1)/2 优点：没有分类不可分现象。 缺点：分类重叠现象。
三、DAG方法
DAG的结点从上到下依次为1,2,3,…,k-1个。这样共有k*(k-1)/2个分类器。 这种方法是构造一个DAG SVM，（有向无环的svm)。 还是像一对一方法那样来训练，只是在对一篇文章进行分类之前，先按照下面图的样子来组织分类器这样在分类时,我们就可以先问分类器“1对5”（意思是它能够回答“是第1类还是第5类”），如果它回答5，我们就往左走，再问“2对5”这个分类器，如果它还说是“5”，我们就继续往左走，这样一直问下去，就可以得到分类结果。
复杂度：k-1 优点：分类速度快，没有分类重叠现象或者分类不可分现象。 缺点：分类错误累积(前面分类器分类错误，后面分类器无法纠正)，从上到下节点的选取技巧(参照置信度)。