支持向量数据描述 (SVDD) 的 Python 实现（异常检测/故障检测）

支持向量数据描述 (SVDD) 的 Python 实现（异常检测/故障检测）

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简介

此项目提供了支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）的 Python 实现，适用于异常检测和故障检测。SVDD 是一种基于支持向量机（SVM）的算法，用于构建一个包含正常数据点的最小超球体，从而识别异常值。

主要功能

• 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator 实现。
• 支持单值分类和二值分类的超球体构建。
• 支持多种核函数：线性（linear）、高斯（gaussian）、多项式（polynomial）、sigmoid。
• 支持 2D 数据的决策边界可视化。

依赖库

• cvxopt：用于优化问题的求解。
• matplotlib：用于数据可视化。
• numpy：用于数值计算。
• scikit-learn：提供机器学习算法的基础库。
• scikit-opt（可选）：仅用于参数优化。

使用说明

1. 克隆或下载本项目。
2. 安装所需的依赖库。
3. 导入相应的模块，开始使用 SVDD 算法进行异常检测或故障检测。

注意事项

• 请确保已安装所有依赖库。
• 如在使用过程中遇到问题或需要进一步的功能定制，请考虑付费咨询和有偿编写服务。

结语

感谢您选择使用本项目的 SVDD Python 实现。若在使用过程中有任何疑问或建议，请发送邮件至指定邮箱。我们期待您的反馈，以便持续优化和完善本项目。

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