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多元分类器通常需要在训练时间和分类精度之间折衷．提出了加权阈值策略和一对多分类方法的改进算法OVA-WWT，以增加结果融合的公平性，从而提高分类精度．基于OVA-WWT策略和SVM^light二元分类器，实现了基于SVM^light的多元分类器MSVM^light．在CWT100G数据集进行的实验表明，该分类器具有较高的分类精度以及较短的训练和分类时间．相同的数据集上的阁值策略选择实验也说明了加权闽值策略能提高分类精度．