matlab自带的svdd工具箱,需要安装prtools工具箱一起用
2021-09-27 11:08:15 548KB svdd
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台湾大学林智仁 (Lin Chih-Jen) 教授等开发设计的 libsvm 工具箱提供了SVDD算法的MATLAB接口,其中两个关键参数 c 和 g 直接影响SVDD的单值分类结果。 该代码通过引入鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA),实现对 libsvm 工具箱中的SVDD算法的参数优化,给出两个实例代码: 1. libsvm 工具箱提供的heart_scale data 2. 工业过程数据 WOA的具体描述可以参考以下文献: (1)Mirjalili S, Lewis A. The whale optimization algorithm[J]. Advances in engineering software, 2016, 95: 51-67. 该算法的提出者已经把代码开源在mathworks。 注:(1)该代码把 libsvm工具箱的svmtrain和svmpredict函数的名字分别改为libsvmtrain和libsvmpredict。 (2)WOA算法和其他群智能优化算法一样,容易陷入局部最优,若寻优结果出现异常,可以尝试多运行几次。
2021-08-02 20:35:31 1.82MB MATLAB libsvm SVDD WOA
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支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)是一种单值分类算法,能够实现目标样本和非目标样本的区分。 该代码实现了libsvm-3.23工具箱中SVDD的决策边界可视化,其实现流程为: 1. 建立训练集的SVDD超球体模型 2. 利用网格法填充训练集区域 3. 预测每个网格点的得分 4. 根据网格点得分绘制等高线 5. 绘制决策边界 利用香蕉数据集进行示例,给出了"欠拟合"、“正常”和“过拟合”情况下的SVDD决策边界可视化结果以及测试集的预测结果。
2021-08-01 16:52:11 581KB SVDD MATLAB 决策边界 可视化
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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
2021-06-06 16:17:13 1.41MB matlab
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支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言:Python 版本:V1.0 ----------------------------------------------------- 主要功能为: 1. 包含正样本的SVDD超球体构建 (SVDD) 2. 支持包含负样本的 SVDD 超球体构建 (nSVDD) 3. 添加了包含绘制 ROC 曲线、决策边界等功能的可视化模块 4. 支持多种核函数
2021-05-23 16:14:15 134KB svdd
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svdd算法单类检测器(以鸢尾花为例)。svdd算法作为单类别分类算法,在多个领域中发挥重要作用,该源码包含一个ipynb文件和一个鸢尾花数据集,ipynb文件里面包含了每一步操作的流程和一个简单的解释和结果展示,该实例较为简单,可供初步学习和使用,可替换自己的数据集进行测试。
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压缩包中包含两个版本的SVDD(Support Vector Data Description)算法matlab工具箱。针对不同版本的matlab,可以尝试不同工具箱。
2021-04-05 09:21:39 731KB matlab
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d-svdd是一种新型SVDD算法,可实现分类间隔最大化。
2020-03-31 03:18:37 626KB 新型SVDD
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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
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用matalb实现的svdd分类器,kerfun中可以更改kernel function
2019-12-21 22:03:43 3KB SVDD matlab实现
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