离群点
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SVDD支持向量数据描述单类分类与异常检测工具箱
该项目是专为MATLAB环境设计的SVDD（Support Vector Data Description）算法工具箱，旨在高效处理单类分类、异常检测及离群点识别问题。其核心功能是实现对特定类别数据空间分布的描述，其算法逻辑严格遵循Support Vector Data Description一文中所提出的经典理论。通过构建一个能够包围绝大部分目标样本的最小体积超球体，该工具箱能够有效地在高维特征空间中定义正常数据的边界。其实现方法通过引入拉格朗日对偶原理，将球体半径最小化的几何问题转化为凸二次规划问题进
