matlab代码实现SVDD的工具箱

资 源 简 介

matlab代码实现SVDD的工具箱

详 情 说 明

MATLAB中的SVDD（Support Vector Data Description）工具箱是一种专门用于解决一类分类问题的工具，它基于支持向量机的思想，适用于异常检测、数据边界描述等场景。

SVDD的核心目标是通过训练数据找到一个最小超球面，使得大部分目标数据点都被包含在内，而异常点则位于超球面之外。这种方法特别适用于数据分布复杂或缺乏异常样本的情况。

工具箱的主要功能包括： 模型训练：使用训练数据拟合SVDD模型，确定最优的超球面参数。 边界优化：通过核函数（如高斯核）处理非线性可分数据，提升分类精度。 预测与评估：对新数据进行分类，判断其是否属于目标类别，并提供异常评分。

SVDD工具箱的优势在于其灵活性和鲁棒性，可以广泛应用于工业检测、网络安全等领域的一类分类问题。