增量式单类支持向量机

增量式单类支持向量机（Incremental One-Class Support Vector Machine，简称IOCSVM）是一种用于异常检测的机器学习算法。它是在单类支持向量机（One-Class Support Vector Machine，简称OCSVM）的基础上进行改进的。

OCSVM是一种无监督学习算法，用于将数据分为正常样本和异常样本。它通过构建一个超平面来将正常样本从原始特征空间映射到高维特征空间，并尽可能地使异常样本远离该超平面。然后，通过计算新样本到该超平面的距离，来判断新样本是否为异常。

而IOCSVM则是在OCSVM的基础上引入了增量学习的思想，可以动态地更新模型以适应新的数据。它可以在不重新训练整个模型的情况下，只使用新的数据进行模型更新。这种增量学习的方式可以大大提高模型的效率和实时性。

相关问题：
1. 什么是单类支持向量机（OCSVM）？
2. OCSVM如何进行异常检测？
3. 什么是增量学习？
4. IOCSVM相比于传统的OCSVM有什么优势？
5. IOCSVM适用于哪些场景？