matlab代码实现一类支持向量机

资 源 简 介

matlab代码实现一类支持向量机

详 情 说 明

一类支持向量机（One-Class SVM）是一种无监督学习算法，主要用于异常检测和新颖性检测。它的核心思想是通过学习训练数据的边界，将正常数据点包含在内，而将异常点排除在外。

在MATLAB中实现一类支持向量机通常依赖于内置的`fitcsvm`函数，通过设置合适的参数来实现一类分类。以下是实现思路：

数据准备：首先，数据需要进行标准化或归一化处理，确保不同特征在相同尺度上，这对SVM的性能至关重要。

模型训练：使用`fitcsvm`函数，并设置`'KernelScale'`（核函数缩放因子）和`'OutlierFraction'`（异常值比例）等关键参数。核函数通常选择高斯核（RBF），以更好地拟合复杂数据分布。

预测与评估：训练完成后，使用`predict`函数对新数据进行分类，判断其是否属于正常数据范围。可以结合交叉验证或ROC曲线来评估模型性能。

一类支持向量机适用于工业故障检测、网络安全入侵识别等领域，但由于其依赖于核函数和参数选择，调优过程需要结合具体应用场景进行实验。