一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：

小开

答案解析

二分类：每个分类器只能把样本分为两类。监狱里的样本分别为狱警、小偷、送餐员、其他。二分类肯定行不通。瓦普尼克95年提出来基础的支持向量机就是个二分类的分类器，这个分类器学习过程就是解一个基于正负二分类推导而来的一个最优规划问题（对偶问题），要解决多分类问题就要用决策树把二分类的分类器级联，VC维的概念就是说的这事的复杂度。层次聚类：创建一个层次等级以分解给定的数据集。监狱里的对象分别是狱警、小偷、送餐员、或者其他，他们等级应该是平等的，所以不行。此方法分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。K-中心点聚类：挑选实际对象来代表簇，每个簇使用一个代表对象。它是围绕中心点划分的一种规则，所以这里并不合适。回归分析：处理变量之间具有相关性的一种统计方法，这里的狱警、小偷、送餐员、其他之间并没有什么直接关系。结构分析：结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。这里也行不通。多分类问题：针对不同的属性训练几个不同的弱分类器，然后将它们集成为一个强分类器。这里狱警、小偷、送餐员以及他某某，分别根据他们的特点设定依据，然后进行区分识别。来源：@刘炫320，链接：http://blog.csdn.net/column/details/16442.html