局部分塊支持向量數據描述
通過對正常樣本學習獲得數據特征屬性的過程稱為異常檢測，屬于一類分類問題。在許多應用領域，如假幣識別、醫療診斷、機器故障診斷、生物發酵過程異常監測、通信領域輻射源個體識別等。由于獲得異常數據的可能性小，且獲取過程需要花費大量的人力和物力，故異常檢測在近幾十年里得到了廣泛關注。一種是利用超球面實現異常檢測，如支持向量數據描述（Support Vector Data Description，SVDD）和小球體大間隔（Small Sphere and Large Margin，SSLM），它們可以捕捉數據的全局結構但不能用于多分布的數據集。為此，Xiao等提出多球支持向量數據描述（Multi-Sphere SVDD．MS-SVDD），不但捕捉數據的全局結構，也能應用于含多個不同分布的數據中。另外一種是利用超平面將正常樣本與異常樣本分離開，如一類支持向量機（ One-Class SVM，OCSVM），而為了適應大樣本學習，Tsang等利用L2范數改進了OCSVM，提出一類12支持向量機（One-Class L2-SVM，OCSVML2）。但是，像其他統計學習方法一樣，SVDD．SSLM、MS-SVDD、OCSVM和OCSVML2、Kemel PCA（ Kemel Principal Component Analysis）在建模學習時，僅考慮到數據的全局幾何結構，而忽略了數據的局部幾何結構，導致隱藏在局部結構中的信息丟失。近年來，局部加權方法已成功應用于多種統計學習方法中，應用表明局部加權方法可以有效捕捉數據的局部結構。為此，本文將局部加權引入到一類SVDD中，并通過局部分塊和局部樣本數據重構，提出局部分塊的一類SVDD（ One-Class SVDD based on Local Patch．OCSVDDcp）異常檢測方法。
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