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SVDD（支持向量数据描述）算法及其双版MATLAB工具箱

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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;
     
  • 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)
     
  • 支持向量机(SVM)工具箱-KM版
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    支持向量机(SVM)工具箱-KM版是一款基于SVM算法开发的专业机器学习软件包，专为分类与回归分析设计。此版本优化了KM算法应用，提供高效、准确的数据模式识别能力，适用于科研及工程实践中的复杂数据处理需求。 支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，在分类和回归任务上表现出色。其核心思想是找到一个最优超平面，使两类样本之间的间隔最大化，从而实现对未知数据的有效分类。实际应用中，通过核函数将低维线性不可分的数据映射到高维空间使之变得可分。 SVM-KM 支持向量机工具箱 是基于MATLAB的第三方开源工具箱，为用户提供了一个便捷的方式来实现SVM算法。作为强大的数值计算和科学计算环境，MATLAB拥有丰富的函数库和直观的编程界面，使得开发和调试机器学习算法变得更加简单。 该工具包中的关键文件包括： 1. `svmclassnpa.m`：可能实现了非惩罚项（Non-penalized）的支持向量机分类算法代码。 2. `svmregLS.m` 和 `svmclassLS.m`：分别代表支持向量机的线性回归和线性分类，通常使用最小二乘法优化目标函数。 3. `datasets.m`: 包含了加载和处理数据集的功能，用户可以利用这些数据进行模型训练与验证。 4. `monqp.m` 和 `monqpCinfty.m`：可能实现了单约束二次规划问题的求解器，用于SVM优化过程中寻找最佳超平面的方法之一。 5. `svmclassL2LS.m`: 可能是一个使用了L2正则化的支持向量机分类器函数。通过控制模型复杂度来提高泛化能力是这一方法的主要优势。 6. `tensorwavkernel.m`：可能涉及张量和小波核函数的实现，对于处理多维数据或时间序列数据特别有用。 7. `svmkernel.m`: 可能是一个通用接口用于不同类型的核函数如线性、多项式及高斯（RBF）等的选择与应用。选择合适的核函数对SVM性能至关重要。 8. `svmval.m`：可能提供了模型验证的功能，帮助用户评估在未见过的数据上的表现。 综上所述，“SVM-KM 支持向量机工具箱”为用户提供了一套完整的从数据预处理到模型训练再到验证的解决方案。对于熟悉MATLAB环境的人来说，这是一个非常实用且高效的资源，能够快速构建和支持向量机相关的机器学习项目。
     
  • 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。
     
  • 四个支持向量机(SVM)工具箱
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    本简介介绍四个不同的支持向量机（SVM）工具箱，为机器学习爱好者和研究者提供多种选择。这些工具箱涵盖Python、MATLAB等主流编程语言，便于用户根据具体需求进行模型训练与预测分析。 本段落介绍了四种支持向量机工具箱及其使用要点，并附带了源码和示例。