SVDD异常检测与故障检测Python代码
描述
本资源文件提供了使用支持向量数据描述（SVDD）进行异常检测或故障检测的Python代码。SVDD是一种基于支持向量机的技术，特别适用于仅包含正训练数据或同时包含正负训练数据的训练数据集。
主要特点
- SVDD模型：适用于仅包含正训练数据的训练数据集。
- nSVDD模型：适用于包含正训练数据和负训练数据的训练数据集。
- 多种内核功能：支持多种内核函数，以适应不同的数据特征。
- 可视化模块：包括ROC曲线图、测试结果图和决策边界，帮助用户直观理解模型性能。
要求
- matplotlib
- cvxopt
- numpy
- scikit-learn
SVDD模型类型
根据以下参考文献，可以构建两种类型的SVDD模型：
- Tax DMJ, Duin RP W. 支持向量数据描述[J]. 机器学习, 2004, 54(1): 45-66.
示例代码
以下是一个简单的决策边界应用程序示例，使用不同的内核函数：
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.path.append('..')
from src.svdd import SVDD
# 示例代码
使用说明
- 确保安装了所有必要的依赖库。
- 根据需要选择合适的SVDD模型类型（SVDD或nSVDD）。
- 使用提供的内核函数进行模型训练。
- 利用可视化模块查看模型性能和决策边界。
参考文献
- Tax DMJ, Duin RP W. 支持向量数据描述[J]. 机器学习, 2004, 54(1): 45-66.
通过本资源文件，您可以轻松实现基于SVDD的异常检测或故障检测，并根据实际需求进行调整和优化。