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在这篇文本中,我们阐述了一种基于伪密度的多元SVDD算法。具体而言,我们首先从数据中选择一些样本点作为支持向量,然后通过计算这些样本点的伪密度,来捕捉样本点周围数据分布的信息。接着,我们利用这些支持向量来构建多元SVDD模型,以实现对异常数据的检测和分类。通过这种方法,我们能够更好地利用数据的信息,提高模型的准确度和鲁棒性。