MATLAB SVDD多元密度估计与一类分类工具箱

资 源 简 介

本工具箱提供完整的支持向量数据描述（SVDD）算法实现，支持数据预处理、核函数选择及复杂边界建模，适用于单类数据的异常检测与非线性和线性场景分析。

详 情 说 明

SVDD多元密度估计与一类分类工具箱

项目介绍

本项目提供完整的支持向量数据描述（SVDD）算法实现，专门用于单一类别数据的异常检测和边界建模。工具箱通过支持向量机理论构建数据的最小包围超球面，能够有效识别目标类样本并检测异常点。支持核函数变换处理非线性可分数据，适用于高维数据集的异常检测任务。

功能特性

• 核心算法：完整实现SVDD算法，支持圆形和复杂不规则包络面的形成
• 核函数支持：线性核、高斯核、多项式核等多种核函数选择
• 参数优化：自动优化正则化参数C和核参数，支持交叉验证
• 可视化分析：2D/3D数据空间的决策边界投影展示
• 性能评估：提供ROC曲线、AUC值、精确率、召回率等全面评估指标
• 交互界面：支持参数交互调整和实时边界可视化

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维训练数据（仅目标类样本）和可选的m×d维测试数据
2. 参数设置：选择核函数类型，设置正则化参数C和核参数
3. 模型训练：执行训练过程获取支持向量、拉格朗日乘数等模型参数
4. 异常检测：对测试样本进行异常评分和分类
5. 结果分析：查看可视化结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 用于可视化的图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能集成，包括数据加载与预处理、SVDD模型训练配置、核函数参数设置、交叉验证流程执行、决策边界可视化生成以及模型性能评估报告输出等完整工作流程。该文件作为工具箱的主要入口点，提供了从数据输入到结果输出的端到端解决方案。