Máquinas de vetor de suporte para reconhecimento de padrões multi-classe.

. A solução de problemas de classificação binária usando máquinas de vetor de suporte (SVMs) está bem desenvolvida, mas problemas multi-classe com mais de duas classes normalmente foram resolvidos combinando classificadores binários produzidos de forma independente. Propomos uma formulação da SVM que permite resolver um problema de reconhecimento de padrões multi-classe em uma única otimização. Também propomos uma generalização semelhante de máquinas de programação linear. Relatamos experimentos usando conjuntos de dados de referência nos quais esses dois métodos alcançam uma redução no número de vetores de suporte e cálculos de kernel necessários.