支持向量数据描述(Support Vector Data DescriptionSVDD)的故障检测(异常检测)程序
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。故障检测（异常检测）实质上是一种单值分类问题，将正常样本和异常样本区分开来。基于SVDD的故障检测（异常检测）流程一般为：
1.获取正常样本数据集。
2.训练SVDD超球体，获取超球体的相关参数（阈值、支持向量等等）。
3.计算测试样本到超球体的球心距，通过比较球心距和阈值来判断该测试样本是否为异常样本。
代码主要包括：
1.应用例子（包含了数据）(demo.m)
2.SVDD的训练函数，获取支持向量和超球体半径（svdd_tr
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