13、异常检测与降维方法：原理、实现与应用

异常检测与降维方法：原理、实现与应用

1. 异常检测

异常检测是机器学习中的重要任务，旨在识别数据中的异常样本。这些异常样本可能是错误数据、罕见事件或其他需要特别关注的情况。异常检测主要是无监督学习问题，但有些算法需要标记数据或属于半监督学习。

1.1 使用 Dlib 库进行异常检测

Dlib 库提供了两种用于异常检测的算法：OCSVM 模型和多元高斯模型。

1.1.1 单类支持向量机（OCSVM）

Dlib 库中直接实现的算法是 OCSVM。可以使用 svm_one_class_trainer 类来训练该算法，需要配置内核对象和 nu 参数， nu 参数控制解决方案的平滑度。

void OneClassSvm(const Matrix& normal,
                  const Matrix& test) {
     typedef matrix<double, 0, 1> sample_type;
     typedef radial_basis_kernel<sample_type> kernel_type;
     svm_one_class_trainer<kernel_type> trainer;
     trainer.set_nu(0.5);             // control smoothness of the solution
     trainer.set