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基于MATLAB的SVDD决策边界可视化(libsvm3.23)

上传者: 2020-05-15 04:16:53上传 ZIP文件 581.19KB 热度 15次
支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)是一种单值分类算法,能够实现目标样本和非目标样本的区分。 该代码实现了libsvm-3.23工具箱中SVDD的决策边界可视化,其实现流程为: 1.建立训练集的SVDD超球体模型 2.利用网格法填充训练集区域 3.预测每个网格点的得分 4.根据网格点得分绘制等高线 5.绘制决策边界 利用香蕉数据集进行示例,给出了"欠拟合"、“正常”和“过拟合”情况下的SVDD决策边界可视化结果以及测试集的预测结果。
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