支持向量数据描述（SVDD）：MATLAB代码，用于使用支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测或故障检测-matlab开发

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文件名称：支持向量数据描述（SVDD）：MATLAB代码，用于使用支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测或故障检测-matlab开发

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更新时间：2024-06-17 12:49:59

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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：[e-mail] 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

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