多分类的机器学习方法

多分类问题是机器学习中常见的任务类型，需要将输入数据划分到多个类别中。以下是主要的多分类机器学习方法及其特点：

1. 算法扩展方法：

2. 专用多分类算法：

3. 距离度量方法：

4. 处理技巧：

这些方法在图像识别(如MNIST)、文本分类、医疗诊断等领域有广泛应用。选择时需考虑数据特征、类别数量和计算资源等因素。