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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简介：
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。
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