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使用MATLAB开发的代码实现支持向量数据描述（SVDD），以进行异常检测或故障检测的SVDD应用
资源介绍
支持向量数据描述（SVDD）
使用SVDD进行异常检测或故障检测的MATLAB代码
2.1版，2021年5月11日
电子邮件：iqiukp@outlook.com
主要特点
用于一类或二进制分类的SVDD模型
多种核函数（线性，高斯，多项式，S形，拉普拉斯函数）
可视化2D或3D数据的决策边界
使用贝叶斯优化，遗传算法和粒子群优化的参数优化
加权SVDD模型
告示
此版本的代码与低于R2016b的版本不兼容。
对于阳性样品，标签必须为1；对于阴性样品，标签必须为-1。
详细的应用程序请参见演示。
此代码仅供参考。
如何使用
01.香蕉形数据集
定义了一个名为DataSet的类，以生成和划分2D或3D香蕉形数据集。
[data, label] = DataSet.generate;
[data, label