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基于1-SVM的多球体分类器理论及其应用研究的综述报告
1-SVM是指只针对一类数据样本进行分类的支持向量机。在实际应用中，经常出现多类别的情况。为了解决这个问题，多球体分类器应运而生。本文将会从多球体分类器的理论和应用两个方面展开综述。
多球体分类器理论
多球体分类器是基于SOM-RBF网络组合实现的。SOM-RBF网络是一种结合了自组织映射网络和径向基函数网络的神经网络，它继承了自组织映射网络的样本的拓扑结构和径向基函数网络的非线性分类能力。多球体分类器利用SOM-RBF网络实现了多分类器的分类问题。
具体来说，多球体分类器将原数据集随机分成若干个小球体，每个小球体对应一个二分类器。在训练时，对于每个小球体，先从其内随机选取一小部分训练数据，输入到SOM-RBF网络中进行训练。训练完成后，将所有小球体的分类器组合起来，即可形成一个多分类器。
此外，为了提高多球体分类器的分类效果，研究者们还提出一种基于多样性的组合方法——Bagging。通过改变训练集和分类器的组合方式，Bagging可以引入分类器的多样性，从而减少过拟合现象，提高分类器的泛化能力。
多球体分类器应用
多球体分类器在模式识别、图像处理和生物信息学等领域都得到了广泛的应用。
在模式识别领域，多球体分类器的应用经常涉及到手写数字、花卉识别等问题。例如，在RobertoEsposito和MariacristinaGallo等人的研究中，他们利用多球体分类器实现了性别和年龄的分类问题，结果表明，多球体分类器的分类效果要比其他分类器（如神经网络和支持向量机）优秀。
在图像处理领域，多球体分类器可以用于提取特征、分割和识别图像等任务。例如，J.P.Su和H.F.Yen等人提出了一种Quaternary多球体组合分类器，并用于胡须和眼部的自动分割。
在生物信息学领域，多球体分类器可以用于蛋白质结构预测、基因组分析等方面。例如，在D.R.Gilbert和S.M.Westervelt的研究中，他们通过多球体分类器成功预测出了165个RNA结构中的142个。
总结
多球体分类器是一种基于SOM-RBF网络组合的多分类器，具有良好的分类效果和泛化能力。在模式识别、图像处理和生物信息学等领域得到了广泛的应用，对于提高分类准确性和降低过拟合现象具有重要作用。但与此同时，多球体分类器的构建也需要耗费大量的时间和计算资源，因此其适用范围也有所限制。