训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，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。
假如我有四类要划分（也就是4个Label），他们是A、B、C、D。
于是我在抽取训练集的时候，分别抽取
（1）A所对应的向量作为正集，B，C，D所对应的向量作为负集；
（2）B所对应的向量作为正集，A，C，D所对应的向量作为负集；
（3）C所对应的向量作为正集，A，B，D所对应的向量作为负集；
（4）D所对应的向量作为正集，A，B，C所对应的向量作为负集；
使用这四个训练集分别进行训练，然后的得到四个训练结果文件。
在测试的时候，把对应的测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试。
最后每个测试都有一个结果f1(x),f2(x),f3(x),f4(x)。
于是最终的结果便是这四个值中最大的一个作为分类结果。
评价：
这种方法有种缺陷,因为训练集是1:M,这种情况下存在biased.因而不是很实用。可以在抽取数据集的时候，从完整的负集中再抽取三分之一作为训练负集。