对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类（SVDD）

资 源 简 介

对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类（SVDD）

详 情 说 明

支持向量数据描述（SVDD）是一种强大的数据描述方法，它的核心思想是通过在特征空间中构建一个最小体积的超球体来包围目标数据集。与传统的分类方法不同，SVDD属于一类分类技术，特别适用于异常检测或新类识别场景。

SVDD的主要优势在于它能够通过核技巧处理非线性可分的数据。算法通过求解一个优化问题，在保持大部分目标数据点在超球体内的同时，最小化这个超球体的体积。落在超球体边界外的点则被视为异常或异类点。

当面对多类数据集时，可以采用"一对多"策略，为每个类别分别建立独立的SVDD模型。这种方法允许系统同时描述多个类别特征，并为每个类别构建专属的决策边界，显著提高了多类分类任务的灵活性。

实际应用中，SVDD的参数选择（特别是核函数类型和松弛变量）对模型性能有重要影响。高斯核函数因其良好的数学性质常被采用，而松弛变量则控制着模型对异常值的敏感度。