基于MATLAB的支持向量数据描述（SVDD）决策边界可视化
支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）是一种异常检测算法，用于识别数据集中的异常样本。在这篇文章中，我们将使用MATLAB来实现SVDD算法，并将决策边界可视化，以便更好地理解算法的工作原理。
SVDD算法的目标是找到一个最小的球，将正常样本尽可能地包围在内部，同时将异常样本排除在外部。决策边界是球的表面，将正常样本与异常样本分开。下面是实现SVDD算法并进行决策边界可视化的步骤。
步骤1：导入数据集
首先，我们需要导入包含正常样本和异常样本的数据集。假设我们的数据集存储在一个名为"dataset.mat"的MAT文件中，其中包含一个名为"X"的变量，它是一个大小为N×D的矩阵，N表示样本数量，D表示特征数量。我们还假设异常样本被标记为1，正常样本被标记为-1。
load('dataset.mat');
步骤2：实现SVDD算法
接下来，我们将实现SVDD算法。在MATLAB中，可以使用LibSVM库来进行支持向量机相关的操作，包括SVDD算法。首先，我们需要将数据集转换为LibSVM所需的格式。