SVDD 代码转载

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SVDD 代码转载

详 情 说 明

SVDD（Support Vector Data Description）是一种经典的单分类算法，广泛应用于异常检测领域。其核心思想是通过构建一个最小超球体，将正常数据样本尽可能包围在内，而将异常样本排除在外。

算法原理方面，SVDD与SVM有相似之处，但目标不同。SVDD的核心是寻找一个中心点和半径，使得超球体能够覆盖大部分训练数据。通过引入松弛变量和核技巧，算法可以处理非线性可分数据并允许少量异常值存在。

实现流程通常包含以下关键步骤：首先对数据进行预处理和标准化，然后选择合适的核函数（如高斯核）。接着通过优化算法求解中心点和半径的最优解。计算过程中需要调节正则化参数，以平衡球体大小和误分类样本的惩罚。

在实际应用中，SVDD常用于工业设备的故障检测、网络入侵识别等场景。其优势在于只需要正常样本进行训练，特别适合异常样本难以获取的情况。需要注意的是，核函数选择和参数调节对模型性能有显著影响。