对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类(SVDD)我要分享

Super spherical description of target data set, and can be used in heterogeneous point detection or

超球形 异类点检测 SVDD

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代码分类: 仿真计算

开发平台: matlab

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代码描述

中文说明:

SVDD 是一种重要的数据描述方法, 它能够对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类. 在现实生活中目标数据集通常包含多个样本类, 且需要同时对每一个样本类进行超球形描述。


English Description:

SVDD is a kind of important method to describe the data, it is able to super spherical description of target data set, and can be used in heterogeneous point detection or classification. In real life target sample data sets usually contain more than one class, and at the same time for each spherical sample class to describe.


代码预览

exp15_svdd\kernel.m

exp15_svdd\sample_banana_200.mat

exp15_svdd\svddSim.m

exp15_svdd\svddTrain.m

exp15_svdd\svdd_banana_gauss.m

exp15_svdd\说明.txt

exp15_svdd