LibSVM实现one class svm分类

LibSVM是一个广泛使用的支持向量机（SVM）库，可以实现二分类、多分类和回归等任务。其中，实现one class SVM分类的方法如下：

1. 数据准备：准备只有一类数据的训练数据集，不需要标签，只需要数据。

2. 参数设置：设置SVM的参数，包括核函数类型、惩罚系数、核函数参数等。

3. 模型训练：使用LibSVM训练模型，得到支持向量和决策函数。

4. 模型预测：使用训练好的模型对测试数据进行分类预测。

下面是一个Python实现的示例代码：

import numpy as np
from svmutil import *

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 训练模型
model = svm_train([], data, '-s 2 -t 2 -n 0.1 -g 0.1')

# 预测数据
test_data = np.loadtxt('test_data.txt')
labels, acc, vals = svm_predict([1]*len(test_data), test_data, model)

print(labels)

其中，`data.txt`和`test_data.txt`分别是训练数据和测试数据，每行代表一个样本，无标签。`-s 2`表示使用one class SVM分类，`-t 2`表示使用RBF核函数，`-n 0.1`和`-g 0.1`分别是惩罚系数和核函数参数。`svm_predict`函数返回预测标签、预测准确率和决策函数。