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支持向量数据描述（SVDD）

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简介：
支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的机器学习方法，通过在高维空间中构建包含少数类样本的超球体来定义正常范围。 主要功能：1. 支持单值分类与二值分类的超球体构建；2. 提供多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid 和 Laplace）选项；3. 允许对 2D 或 3D 数据进行决策边界的可视化展示；4. 集成了基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 参数调优功能；5. 支持加权 SVDD。 资源使用说明：1. 包含多个示例文件，每个文件开头均有详细介绍。2. 要求运行环境为 MATLAB R2016b 或以上版本。3. 提供详尽的使用指南文档。4. 主要应用于单类（One-class）分类问题的研究中。这种任务不同于典型的多类别分类或回归预测，而是旨在根据训练样本集生成一个描述，并能够识别出哪些新样本与该集合相似，同时理想情况下能排除所有潜在异常样本。

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  • 支持向量数据描述（SVDD）
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    支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的机器学习方法，通过在高维空间中构建包含少数类样本的超球体来定义正常范围。 主要功能：1. 支持单值分类与二值分类的超球体构建；2. 提供多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid 和 Laplace）选项；3. 允许对 2D 或 3D 数据进行决策边界的可视化展示；4. 集成了基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 参数调优功能；5. 支持加权 SVDD。 资源使用说明：1. 包含多个示例文件，每个文件开头均有详细介绍。2. 要求运行环境为 MATLAB R2016b 或以上版本。3. 提供详尽的使用指南文档。4. 主要应用于单类（One-class）分类问题的研究中。这种任务不同于典型的多类别分类或回归预测，而是旨在根据训练样本集生成一个描述，并能够识别出哪些新样本与该集合相似，同时理想情况下能排除所有潜在异常样本。
     
  • SVDD算法的支持向量数据描述
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    支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的数据分析方法，通过构建一个包含给定数据集的最大容量超球体来实现。 SVDD（Support Vector Data Description，支持向量数据描述）的基本思想是在高维特征空间中寻找一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所覆盖的空间体积来使正常的目标样本尽可能地被包含在内，同时将非目标样本排除在外。这样就能实现两类之间的有效区分。SVDD的方法旨在找出能够包容所有正常数据样本的最小超球体，确定其中心a和半径R。
     
  • SVDD（支持向量数据描述）算法及其双版MATLAB工具箱
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    本简介介绍SVDD（支持向量数据描述）算法及其应用，并详细说明了与其相关的双版本MATLAB工具箱的功能与特点，为用户提供便捷的数据分析和机器学习工具。 压缩包包含两个版本的SVDD（Support Vector Data Description）算法matlab工具箱，适用于不同版本的Matlab软件。您可以根据自己的需求尝试不同的工具箱版本。
     
  • 基于支持向量数据描述(SVDD)的异常和故障检测MATLAB代码
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    本MATLAB代码实现了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的技术，用于工业系统中的异常及故障检测。通过构建正常操作的数据模型，有效识别偏离标准模式的操作情况，从而提前预警潜在问题。适用于多种监控与维护场景，助力提升系统运行的安全性和可靠性。 支持向量数据描述（SVDD）用于异常检测或故障检测的MATLAB代码。
     
  • MATLAB中支持向量数据描述(SVDD)的实现（用于异常和故障检测）
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现支持向量数据描述（SVDD）的方法，并探讨其在异常及故障检测中的应用。 支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 版本：V2.1 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请通过邮件联系。 主要特点： 1. 支持单值分类和二值分类的超球体构建。 2. 支持多种核函数（linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian）。 3. 支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化。 4. 提供基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD参数优化功能。 5. 支持加权 SVDD。 注意： 1. SVDD V2.1 版本仅适用于 MATLAB R2016b 及以上版本。 2. 正样本和负样本对应的标签分别为 1 和 -1。 3. 提供了多个示例文件，每个文件的开头都有相应的介绍说明。 4. 此代码仅供参考使用。
     
  • Python中支持向量数据描述(SVDD)的实现（用于异常和故障检测）
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    本研究探讨了在Python环境中实现支持向量数据描述(SVDD)技术，并应用于异常与故障检测领域。通过优化算法，提高SVDD模型在复杂系统中的准确性和效率。 支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 版本：V1.1 主要功能： 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator。 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建。 3. 支持多种核函数（linear、gaussian、polynomial、sigmoid）。 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化。 依赖库： - cvxopt - matplotlib - numpy - scikit_learn - scikit-opt (可选，仅用于参数优化)
     
  • 基于SVDD的支持向量数据描述异常检测与故障检测Python代码-源码
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    本项目提供了一套使用Python编写的基于支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测和故障诊断的代码库。通过构建紧凑的数据模型，有效识别系统中的异常情况，适用于工业监控、网络安全等多个领域。 支持向量数据描述（SVDD）用于进行异常检测或故障检测的Python代码。 主要特点： - 使用仅包含正训练数据的数据集构建SVDD模型。 - 构建使用同时包括正负训练数据的数据集的nSVDD模型。 - 支持多种内核函数。 - 包含可视化模块，如ROC曲线图、测试结果图和决策边界显示。 需求库： matplotlib cvxopt scikit_learn 根据文献 [1] Tax DMJ 和 Duin RP W 的《支持向量数据描述》（机器学习, 2004, 54(1): 45-66），可以构建上述两种类型的SVDD模型。以下是一个简单的决策边界应用示例，使用不同的内核函数。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.path.append(..) from src.svdd import * ``` 这段代码导入了必要的库，并设置了路径以便后续的SVDD操作和分析。
     
  • 支持向量数据描述(SVDD)：MATLAB代码，适用于异常检测和故障检测-matlab开发
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    本项目提供了一套基于MATLAB的支持向量数据描述（SVDD）工具包，专为执行高效且准确的异常与故障检测任务设计。通过构建最小体积超球体来包含正常数据点，SVDD能够有效地识别出偏离模型的数据样本，从而在工业监控、质量控制等领域发挥重要作用。 支持向量数据描述（SVDD） 使用SVDD进行异常检测或故障检测的MATLAB代码2.1版，发布于2021年5月11日。 主要特点： - 适用于一类或多类分类的SVDD模型。 - 提供多种核函数选项：线性、高斯、多项式和S形等。 - 支持可视化二维或三维数据集中的决策边界。 - 使用贝叶斯优化、遗传算法及粒子群优化进行参数调优。 - 包含加权SVDD模型。 注意此版本的代码不兼容低于R2016b的MATLAB版本。对于阳性样本，标签应设为1；阴性样本则为-1。 如何使用： 定义了一个名为DataSet的类以生成和划分二维或三维香蕉形数据集。 [data, label] = DataSet.generate;
     
  • 基于支持向量数据描述的高光谱图像目标识别
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    本研究提出了一种利用支持向量数据描述的方法来提高高光谱图像中目标识别的准确性与鲁棒性，旨在解决复杂背景下的小目标检测难题。 高光谱图像目标检测在理论研究与应用方面具有重要意义，是遥感信息处理领域中的一个热门课题。当前大部分的检测算法需要设定合适的判决阈值，该阈值通常由人工设置或通过分析目标与背景的信息计算得出。然而，在实际操作中，我们往往缺乏关于背景的先验知识，这限制了许多现有算法的应用范围。 为了解决这个问题，本段落提出了一种新的纯像素目标检测方法——基于支持向量数据描述（SVDD）的高光谱图像目标检测技术。该方法将目标检测问题转化为单值分类任务：首先训练SVDD分类器；然后对数据进行类内（即目标区域）和类外（即背景区域）的区分，再利用空间特征降低虚警率；最后得到最终的目标检测结果。 实验结果显示，在使用实际高光谱数据的情况下，这种方法仅需少量的目标类别样本即可获得与传统方法在选择最佳阈值时相近的效果。当增加背景样本数量后，该算法的表现优于传统的光谱角度制图和有约束能量最小化算法。
     
  • 支持向量机(SVM)综述
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    本文为读者提供了关于支持向量机(SVM)的全面概述，涵盖了其理论基础、算法原理以及在不同领域的应用实例。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类与回归分析。它通过寻找数据集中的最优超平面来实现决策函数的最大间隔边界。这种技术在处理高维空间的数据时表现尤为出色，并且具有良好的泛化能力。 重写后的内容： 支持向量机(SVM)是用于分类和回归分析的一种监督学习模型，其核心思想是在特征空间中找到一个能够最大化类间分离度的决策超平面。这种方法尤其擅长于解决高维度问题并且具备优秀的预测准确性。