超球面支持向量机

资 源 简 介

超球面支持向量机

详 情 说 明

超球面支持向量机（Hypersphere Support Vector Machine）是一种特殊的单类支持向量机（One-Class SVM），主要用于异常检测和数据描述任务。与传统的SVM不同，它不是在特征空间中寻找一个最大间隔的超平面，而是试图构建一个最小的超球面，将所有或大部分正常数据样本包围在内。

核心思想是通过优化算法找到一个超球面，使得球面尽可能小，同时包含尽可能多的数据点。这个超球面可以看作是一个决策边界，位于球面之外的数据点被视为异常或离群点。超球面支持向量机特别适用于高维数据，尤其是在数据分布复杂或样本数量较少的情况下。

在实际应用中，超球面支持向量机通常结合核函数（如高斯核）来映射数据到更高维空间，从而更好地拟合非线性数据分布。这种方法的优点在于能够自适应地调整分类边界，提高异常检测的准确性。常见的应用场景包括工业缺陷检测、网络安全入侵检测以及医学异常病例筛查等。