SVM是一个有效的分类算法，但是在解决多类问题时需要使用合适的多类分类器。有两种主要的方法：直接法和间接法。直接法在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中。间接法是通过组合多个二分类器来实现多类分类器的构造，如one-against-one和one-against-all。其中，OVR SVMs训练时依次将某个类别的样本归为一类，其他样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。通过使用这些方法，可以实现高效的SVM多类分类器。