利用one-class SVM进行异常值检测

python数据分析与数据化运营      宋天龙    sklearn中提供了one-class SVM和EllipticEnvelope两种方法用于异常检测，前者基于libsvm实现的非监督式异常检测方法，可用于做高维度分布的评估；后者只能做基于高斯分布数据集的异常检测。 本节示例模拟的是针对一批没有任何标签的原始数据做异常检测模型训练，然后通过新的测试集来发现新数据集中的异常数据。  图形中

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