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支持向量机是基于统计学习理论的一种新的分类规则挖掘方法。在已有多分类支持向量机基础上,首次提出了几何距离多分类支持向量分类器;随后,将二值支持向量机的后验概率输出也推广到多分类问题,避免了使用迭代算法,在快速预测的前提下提高了预测准确率。数值实验的结果表明,这两种方法都具有很好的推广性能,能明显提高分类器对未知样本的分类准确率。