多支持向量数据描述

资 源 简 介

多支持向量数据描述

详 情 说 明

多支持向量数据描述（SVDD）是一种基于支持向量机的数据描述方法，主要用于单类分类和异常检测。它的核心思想是通过构建一个最小的封闭超球体来包裹目标数据，将球体内的样本视为正常数据，而球体外则判定为异常。

SVDD的实现主要分为三个阶段： 数据划分：首先将数据集按类别划分，为每个类别单独训练模型。这一步骤确保模型能够针对不同类别分别学习其特征分布。 构建最小封闭领域：利用核函数（如高斯核）将数据映射到高维空间，并在该空间中寻找最小的超球体，使得目标数据尽可能被包含其中。球体的中心与半径决定了分类边界。 伪后验密度函数分类：训练完成后，每个类别的核半径函数可以近似看作该类别的密度分布。对于未知样本，通过计算其到球心的距离，并结合核半径函数，判断其属于哪一类别或是否属于异常。

SVDD在工业缺陷检测、网络安全入侵识别等领域广泛应用，尤其适合训练数据中某一类别样本较少的情况。该方法通过核技巧灵活处理非线性数据，但计算复杂度会随数据规模增长而增加。