支持向量（SVDD）的 Matlab 实现配合 libsvm 工具箱，真的是做一类分类和异常检测时蛮顺手的一套组合。算法核心其实挺直观的：用一个“最小的球”把正常数据圈起来，圈外的就当成异常。你可以把它想成二维空间里的一个圆，简单粗暴但效果不错。

用 Matlab 来搞这个模型还挺方便，尤其是在调参和可视化上，响应也快。你用fmincon这类优化函数，结合svdd_train.m这种自写脚本，训练过程一目了然。哦对，数据预别忘了，特征缩放啥的该有还得有。

libsvm也能跑 SVDD，虽然主打的是 SVM，但它那个 C 语言接口还挺灵活，跨平台移植性也强。你只要设置好-s 2参数（表示一类 SVM），加上合适的核函数，比如RBF，配上-c（正则参数），就能跑起来。

想深入了解点背景的，可以看看 Schölkopf 写的几篇经典论文，对 SVDD 的理论讲得比较透，也了一些跟Novelty Detection的关系。

SVDD 用在工业质检、入侵检测、信用卡欺诈识别这些地方，表现还蛮稳。尤其是样本少、维度高的场景，普通的监督学习方法有点吃力，这时候 SVDD 就派上用场了。如果你在用 Matlab 搞分类、检测相关项目，不妨把这个算法加进你的工具库里试试看。

如果你想看些代码或者对比其他方法，可以去看看这几个资源：

嗯，建议你用小数据集先跑一遍，看看效果，再慢慢扩展应用范围～