python实现支持向量机异常检测

你可以使用Python中的scikit-learn库来实现支持向量机异常检测。具体而言，你可以使用OneClassSVM算法来进行无监督式学习的异常检测。该算法会学习一个用于异常检测的决策函数，将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值。你可以使用scikit-learn的OneClassSVM类来实现这个功能。你可以参考以下文档来了解更多关于OneClassSVM的信息：[OneClassSVM文档](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html#sklearn.svm.OneClassSVM)。

如果你想了解更多关于支持向量机异常检测的方法，你还可以参考EllipticEnvelope类。该类使用椭圆形包络来拟合数据，并将位于包络之外的点标记为异常。你可以在scikit-learn文档中找到关于这个类的更多信息：[EllipticEnvelope文档](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.covariance.EllipticEnvelope.html)。