SVDD python实现代码

支持向量数据描述（Support Vector Data Description, SVDD）是一种基于最大边界的异常检测方法，它不同于传统的支持向量机（SVM），SVM用于分类，而SVDD用于异常检测，目标是找到一个能包围大部分正常数据点的最小边界。在Python中，你可以使用Scikit-learn库提供的`OneClassSVM`类来实现SVDD。以下是一个简单的示例：

from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np

# 假设你已经有了一个特征矩阵X，其中包含训练数据
X_train = ...  # 二维数组，例如 np.random.randn(100, 2)

# 初始化SVDD模型，设置kernel参数（如'rbf'或'linear'）和nu参数（类似SVM中的C）
# nu参数定义了训练集内的支持向量数量，这里假设为0.1
model = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma='scale', nu=0.1)

# 训练模型
model.fit(X_train)

# 对新样本进行预测，返回的是距离超平面的距离，越远表示越异常
X_test = ...  # 新的测试样本
distances = model.decision_function(X_test)
anomalies = X_test[np.abs(distances) > model.threshold_]