svdd训练自己的数据集

SVDD（Support Vector Data Description）是一种无监督的异常检测算法，可以用于训练自己的数据集。以下是一些基本步骤：

1. 收集和准备数据集：收集与你要检测的异常类别相关的数据集，并对其进行清洗和预处理。

2. 特征提取：根据你的数据类型选择合适的特征提取技术，例如 PCA、LDA 或者其他特征选择方法。

3. SVDD 模型训练：使用所选的特征提取技术将数据集转换为一个特征向量空间。然后使用 SVDD 算法训练模型。

4. 模型评估：对于给定的输入数据，使用训练好的 SVDD 模型进行异常检测。可以根据模型的性能进行模型调整。

需要注意的是，SVDD 是一种无监督的算法，因此在训练数据集时，需要仅包含正常数据。如果你想要检测多个异常类别，需要使用多个 SVDD 模型分别训练。