为提高多类支持向量机的分类效率，提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面，该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得，即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点（即决策结点）对应一个支持向量机，它的训练集不再是质心而是两类（组）样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构，其中超平面实现训练早期的近似划分，以提升分类速度；而支持向量机完成最终的精确分类，以保证分类精度。实验结果表明，相比于经典的多类支持向量机方法，该