2024年3月21日发(作者：信荌)
ocsvm matlab代码
OC-SVM（One-Class Support Vector Machine）是支持向量机
（Support Vector Machine, SVM）的一种变体，它只有一个类别，用
于异常检测和离群点检测。Matlab提供了OC-SVM的代码，下面将分步
骤地介绍如何使用Matlab实现OC-SVM。
第一步：准备数据集
我们需要准备一组数据进行OC-SVM算法的测试。在Matlab中，
可以很方便地创建随机数据集。如下代码：
X = randn(100,2); % 生成100个样本，每个样本具有2个特
征
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
title('Randomly Generated Data')
第二步：训练模型
我们可以使用fitcsvm函数来训练OC-SVM模型，此函数可在训
练集上训练支持向量机分类器。如下代码：
svmModel = fitcsvm(X,'KernelFunction','rbf','Nu',0.05);
figure
plot(svmModel)
title('Trained OC-SVM Model')
第三步：预测
现在我们可以使用训练好的模型来预测未知数据。如下代码：
[newX1,newX2] = meshgrid(linspace(-4,4)); % 创建网格点
newX = [newX1(:) newX2(:)];
[~,score] = predict(svmModel,newX); % 预测输出得分
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
hold on
contour(newX1,newX2,reshape(score,size(newX1)),[0
0],'linewidth',2)
title('Predicted Anomalies with the Trained OC-SVM Model')
xlabel('Feature 1')
ylabel('Feature 2')
legend({'Normal Data','OC-SVM Predicted Anomalies'})
第四步：结果分析
在以上代码中，我们可以看到Matlab输出了预测结果，结果分
为两部分，分别是好的结果和坏的结果。通过结果分析，我们可以判
断什么样的数据是正常的，而什么样的数据是异常的，从而可以进一
步优化我们的样本数据集。
在本篇文章中，我们已经介绍了如何通过Matlab实现OC-SVM的
算法。完成这些步骤后，我们可以得出一些有关数据集的有趣结论，
或者我们可以使用这些结论来建立更准确的模型，来应对实际生产环
境中的更复杂问题。通过使用OC-SVM，我们可以有效地检测到异常数
据并将其排除，从而提高生产效率和准确性，也提高了我们对数据的
理解和分析能力。
2024年3月21日发(作者：信荌)
ocsvm matlab代码
OC-SVM（One-Class Support Vector Machine）是支持向量机
（Support Vector Machine, SVM）的一种变体，它只有一个类别，用
于异常检测和离群点检测。Matlab提供了OC-SVM的代码，下面将分步
骤地介绍如何使用Matlab实现OC-SVM。
第一步：准备数据集
我们需要准备一组数据进行OC-SVM算法的测试。在Matlab中，
可以很方便地创建随机数据集。如下代码：
X = randn(100,2); % 生成100个样本，每个样本具有2个特
征
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
title('Randomly Generated Data')
第二步：训练模型
我们可以使用fitcsvm函数来训练OC-SVM模型，此函数可在训
练集上训练支持向量机分类器。如下代码：
svmModel = fitcsvm(X,'KernelFunction','rbf','Nu',0.05);
figure
plot(svmModel)
title('Trained OC-SVM Model')
第三步：预测
现在我们可以使用训练好的模型来预测未知数据。如下代码：
[newX1,newX2] = meshgrid(linspace(-4,4)); % 创建网格点
newX = [newX1(:) newX2(:)];
[~,score] = predict(svmModel,newX); % 预测输出得分
figure
scatter(X(:,1),X(:,2),'filled')
hold on
contour(newX1,newX2,reshape(score,size(newX1)),[0
0],'linewidth',2)
title('Predicted Anomalies with the Trained OC-SVM Model')
xlabel('Feature 1')
ylabel('Feature 2')
legend({'Normal Data','OC-SVM Predicted Anomalies'})
第四步：结果分析
在以上代码中，我们可以看到Matlab输出了预测结果，结果分
为两部分，分别是好的结果和坏的结果。通过结果分析，我们可以判
断什么样的数据是正常的，而什么样的数据是异常的，从而可以进一
步优化我们的样本数据集。
在本篇文章中，我们已经介绍了如何通过Matlab实现OC-SVM的
算法。完成这些步骤后，我们可以得出一些有关数据集的有趣结论，
或者我们可以使用这些结论来建立更准确的模型，来应对实际生产环
境中的更复杂问题。通过使用OC-SVM，我们可以有效地检测到异常数
据并将其排除，从而提高生产效率和准确性，也提高了我们对数据的
理解和分析能力。