svdd 支持向量数据描述

数据库系统原理

本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。 读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。 数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。 目录读取数据显示数据数据可视化 读取数据 从sklearn库中读取：（我使用的是该种办法） ，因为文件运行起来总缺少一

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，2021年5月11日 电子邮件：iqiukp@outlook.com 主要特点 用于一类或二进制分类的SVDD模型 多种核函数（线性，高斯，多项式，S形，拉普拉斯函数） 可视化2D或3D数据的决策边界 使用贝叶斯优化，遗传算法和粒子群优化的参数优化 加权SVDD模型 告示 此版本的代码与低于R2016b的版本不兼容。 对于阳性样品，标签必须为1；对于阴性样品，标签必须为-1。 详细的应用程序请参见演示。 此代码仅供参考。 如何使用 01.香蕉形数据集 定义了一个名为DataSet的类，以生成和划分2D或3D香蕉形数据集。 [data, label] = DataSet.generate; [data, label

SSM个人博客，学习研究，简单，带数据库描述和数据库脚本

支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言：MATLAB 版本：V2.1 ----------------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 ----------------------------------------------------- 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. 支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD的参数优化 5. 支持加权的 SVDD ----------------------------------------------------- 注意 1. SVDD V2.1 仅支持 R2016b 以上的 MATLAB 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对应的介绍 4. 此代码仅供参考 5. 可以阅读“SVDD-V2.1使用说明.pdf”文件了解更多用法

高速公路等各种真实数据描述，可用于自动驾驶方向研究

SVDD（（Support Vector Data Description）即支持向量数据描述，其基本思想是通过在映射到高维的特征空间中找出一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所包围的体积让目标样本点尽 能地被包围在超球体中，而非目标样本点尽可能地排除在超球体中，从而达到两类之间划分的目的。该方法目标是求出能够包含正常数据样本的最小超球体的中心a和半径R。