One-class SVM算法对Optdigits数据集进行异常值检测，给个代码。

One-class SVM算法是一种异常值检测算法，它通过学习正常数据的特征来识别异常数据。在使用One-class SVM进行Optdigits数据集的异常值检测时，需要首先对数据进行预处理和特征提取，然后使用SVM算法对正常数据进行学习，并在学习过程中调整不同的参数以获得最佳结果。

下面是一个使用Python的scikit-learn库实现One-class SVM算法的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载Optdigits数据集
opt = datasets.load_digits()
X = opt.data
y = opt.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 初始化One-class SVM
clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=0.1, nu=0.1)

# 训练模型
clf.fit(X_train)

# 检测异常值
y_pred = clf.predict(X_test)

在这个示例代码中，我们使用了高斯核函数（'rbf'）来实现SVM算法，并设置了gamma和nu参数。需要注意的是，在实际应用中需要对参数进行调整以获得最佳结果。