支持向量机（SVM）作为机器学习领域的明星算法，不仅能处理二分类任务，在多分类问题中也表现亮眼！特别是在使用`libsvm`工具箱时，其强大的功能让MATLAB用户轻松实现高效建模。🤔

首先，明确你的数据集是否适合多分类任务。例如，手写数字识别（0-9）就是一个经典的多分类场景。接着，安装并配置好`libsvm`工具箱，确保MATLAB环境已正确加载。✨

训练阶段，利用`svmtrain`函数设置参数如核函数类型（线性、RBF等）、C值和gamma值，这些都会直接影响模型性能。模型训练完成后，通过`svmpredict`进行预测，观察分类准确率。🎯

值得一提的是，`libsvm`支持多种多分类策略，比如一对多（One-vs-Rest）和一对一（One-vs-One）。根据实际需求选择最佳方案，让模型更精准地完成任务。🎯

最后，记得对结果进行评估，绘制混淆矩阵或ROC曲线，进一步优化模型表现。不断调整参数，找到最适合你数据集的解决方案吧！💪

机器学习 SVM MATLAB libsvm 多分类