MATLAB-SVDD工具箱及扩展工具箱：完整的支持向量数据描述算法实现

资 源 简 介

本项目开发完整的MATLAB-SVDD工具箱，包含基础与扩展两部分。基础部分实现SVDD核心算法、模型训练与超参数优化；扩展部分提供高级功能，适用于异常检测、模式识别等应用场景。

详 情 说 明

MATLAB-SVDD工具箱及扩展工具箱集成开发项目

项目介绍

本项目旨在开发一个完整的支持向量数据描述（SVDD）MATLAB工具箱，包含基础工具箱与扩展工具箱两大部分。基础工具箱提供SVDD的核心算法实现，包括模型训练、超参数优化、异常检测等功能；扩展工具箱则集成多种改进算法以及可视化工具、性能评估模块。项目附带简易演示程序，便于用户快速入门和基础场景验证。

功能特性

• 核心算法实现：完整的SVDD模型训练、预测与参数优化
• 多核支持：支持高斯核、多项式核等多种核函数，支持多核学习技术
• 扩展算法：集成加权SVDD、多核SVDD、增量学习SVDD等改进算法
• 可视化分析：提供决策边界图、支持向量分布图、ROC曲线等可视化工具
• 性能评估：包含准确率、召回率、F1分数、AUC值等完整评估指标体系
• 异常检测：支持有监督和无监督场景下的异常检测任务
• 模型解释：提供模型可解释性分析功能

使用方法

基本训练与预测

% 加载训练数据（N×D数值矩阵） trainData = load('training_data.mat');

% 设置SVDD参数 params.kernel = 'gaussian'; params.sigma = 0.1; params.C = 1;

% 训练SVDD模型 model = svddTrain(trainData, params);

% 加载测试数据（M×D数值矩阵） testData = load('test_data.mat');

% 进行异常检测 [anomalyScores, labels] = svddPredict(model, testData);

超参数优化

% 使用交叉验证进行参数优化 optParams = svddOptimize(trainData, 'kernel', 'gaussian', 'C_range', [0.1, 1, 10]);

可视化分析

% 绘制决策边界 svddPlotDecisionBoundary(model, trainData);

% 生成ROC曲线 svddPlotROC(labels, anomalyScores);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大规模数据集）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包含完整的模型训练流程、参数配置界面、异常检测执行模块以及结果可视化组件。该文件整合了基础SVDD算法与各项扩展功能，提供统一的用户接口，支持从数据加载、模型训练到性能评估的全流程自动化处理，同时内置演示模式便于用户快速验证工具箱的基本功能。