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一种基于SVM分类的多类识别方法及其应用【一种基于SVM分类的多类识别方法及其应用，中国茶叶流通协会】支持向量机(SVM)是一种借助优化方法解决机器学习问题的新工具 ， 主要用于解决两类分类问题 。 在两种分类的基础上 ， 介绍了一种基于SVM的多类分类算法——一对一分类 ， 并将其应用于中国茶叶的分类 。 以31个中国茶叶样本为测试材料 ， 随机抽取8个茶叶样本作为测试样本 ， 其余23个茶叶样本组成训练集 。 利用一对一的分类方法建立关于训练集的多类分类模型 ， 将待测茶叶样本分为三类 ， 预测结果表明茶叶识别完全正确 。 然而 ， 用层次聚类方法对预测样本进行分类 ， 正确识别率仅为87.5% 。 这说明一对一多类分类方法在农业和生物科学领域的多类养身保健茶识别中将有很好的应用前景 。 完成院校：[1]中国农业大学理学院 ， 北京100094[2]信息与电气工程学院 ， 北京100茶文化资料094
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