LIBSVM中的SVDD（Support vector data descriiption）算法

资 源 简 介

LIBSVM中的SVDD（Support vector data descriiption）算法

详 情 说 明

LIBSVM中的SVDD（Support Vector Data Description）是一种用于异常检测或单类分类的算法。它的核心思想是通过在高维特征空间中寻找一个最小超球体，将正常数据样本尽可能紧密地包围起来，而将异常样本排除在外。

SVDD通过调整两个关键参数来控制模型的性能：gamma和C。gamma参数决定了核函数的宽度，影响样本在特征空间中的分布情况。较小的gamma值会导致决策边界更平滑，而较大的gamma值会使模型更关注局部结构。参数C则控制模型的容忍度，决定了允许多少训练样本可以位于超球体之外。较大的C值会使模型更严格，迫使更多的样本被包含在超球体内；而较小的C值允许更多样本被视为异常。

在实际应用中，可以通过调节这两个参数来控制最终保留的支撑矢量数量，从而优化模型的灵敏度和泛化能力。较高的gamma和C组合通常会导致更多的支撑矢量，使得模型对异常更敏感，但也可能增加过拟合风险。相反，较低的参数值可能减少支撑矢量数量，提高模型对噪声的鲁棒性，但可能降低对真实异常的检测能力。

SVDD特别适用于训练数据只有单一类别的情况，比如工业缺陷检测或网络入侵检测，其中异常样本稀少或难以获取。通过LIBSVM提供的接口，用户可以方便地实现SVDD算法，并利用交叉验证等技术来优化参数选择。