【算法与模型】One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验

飞Link2025-12-09 8:04

One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验

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  • [One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [@[toc]](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [引言](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [One-Class SVM 的核心思想](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [结果解释](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [可视化](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [错误示例：高维数据与参数失配](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [错误示例 1：γ 太大导致过拟合](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [错误示例 2：ν 设置不合理](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [错误示例 3：未标准化的数据](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [调试技巧](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 1：先进行 StandardScaler](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 2：网格搜索 γ 与 ν](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D）](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 4：使用分位数作为阈值](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [Step 1：生成模拟 CPU 数据](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [Step 2：标准化 + One-Class SVM](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [Step 3：可视化结果](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [结果](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [高级使用技巧](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding）](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 2：使用核技巧进行非线性边界](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [技巧 4：使用 PCA 降维提升效率](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [工程应用技巧（AIOps 实战）](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [1. 不要在业务高峰时训练模型](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [2. 模型需要定期重训练](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [3. One-Class SVM 更适合"稳定系统"](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做"平滑"](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [拓展：One-Class SVM 的数学原理](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [核心公式](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [为什么 RBF 核最好用？](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [One-Class SVM 与传统 SVM 的关系](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [总结](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)
  • [AI 创作声明](#文章目录 One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验 @[toc] 引言 One-Class SVM 的核心思想 正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点 结果解释 可视化 错误示例：高维数据与参数失配 错误示例 1：γ 太大导致过拟合 错误示例 2：ν 设置不合理 错误示例 3：未标准化的数据 调试技巧 技巧 1：先进行 StandardScaler 技巧 2：网格搜索 γ 与 ν 技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D） 技巧 4：使用分位数作为阈值 项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测 Step 1：生成模拟 CPU 数据 Step 2：标准化 + One-Class SVM Step 3：可视化结果 结果 高级使用技巧 技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding） 技巧 2：使用核技巧进行非线性边界 技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策 技巧 4：使用 PCA 降维提升效率 工程应用技巧（AIOps 实战） 1. 不要在业务高峰时训练模型 2. 模型需要定期重训练 3. One-Class SVM 更适合“稳定系统” 4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做“平滑” 拓展：One-Class SVM 的数学原理 核心公式 为什么 RBF 核最好用？ One-Class SVM 与传统 SVM 的关系 总结 AI 创作声明)

引言

在异常检测的算法家族中，One-Class SVM（单类支持向量机）属于历史悠久但仍广泛使用的经典方法。特别是在：

  • 样本几乎全部是正常
  • 无法获取足够异常样本
  • 需要对数据建立"正常边界"

的场景中，它会表现得十分出色。

它的核心任务是：
学习一个只包含"正常数据"的边界，并将边界外的样本判为异常。

One-Class SVM 的核心思想

One-Class SVM 与传统 SVM 不同，不需要区分两个类别，它只需要正常数据。

基本思想是：

  1. 通过核函数将数据映射到高维空间
  2. 找到一个最大间隔的超平面，使大部分数据落在某一个区域
  3. 区域外的数据即为异常点

其中常见的核函数包括：

  • RBF（高斯核，最常用）
  • Linear（线性核）
  • Polynomial（多项式核）

One-Class SVM 的两个关键参数是：

  • ν (nu)：允许异常的比例，范围 (0,1]
  • γ (gamma)：核函数的"宽度"，决定边界形状

正面示例：One-Class SVM 准确识别离群点

下面我们构造一个简单二维数据集。

python 复制代码 
from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np

# 正常点
normal = 0.3 * np.random.randn(200, 2)

# 异常点
outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(10, 2))

X = np.vstack([normal, outliers])

model = OneClassSVM(kernel='rbf', nu=0.05, gamma='scale')
pred = model.fit_predict(X)

结果解释

  • pred = 1：正常
  • pred = -1：异常

一般来说 outliers 会全部被检测出来。

可视化

python 复制代码 
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=pred, cmap='coolwarm')
plt.show()

这类数据分布明显，One-Class SVM 的效果非常稳定。

错误示例：高维数据与参数失配

One-Class SVM 的威力大，但也非常挑参数。下面是两个常见错误情况。

错误示例 1：γ 太大导致过拟合

python 复制代码 
model = OneClassSVM(kernel='rbf', nu=0.05, gamma=10)

表现：

  • 边界极度复杂
  • 将正常点也判成异常
  • 出现大量 false positive（误报）

错误示例 2：ν 设置不合理

ν 控制了允许异常的比例：

  • ν 太小 → "几乎不允许异常"，模型会把异常点也硬塞进正常区域
  • ν 太大 → 正常点也可能被认为是异常

示例：

python 复制代码 
model = OneClassSVM(nu=0.001)

此时模型会把异常点严重漏检。

错误示例 3：未标准化的数据

One-Class SVM 对距离非常敏感，未归一化将导致：

  • 某些维度主导距离
  • 核函数失真
  • 边界形状异常

调试技巧

One-Class SVM 调参是"艺术性极强"的工作，这里给出实证有效的技巧。

技巧 1：先进行 StandardScaler

python 复制代码 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

消除量纲差异，让核函数行为更稳定。

技巧 2：网格搜索 γ 与 ν

One-Class SVM 没有"万能参数"，但有经验区间：

  • γ ∈ [1e-3, 1, 10]
  • ν ∈ [0.01, 0.1, 0.2]

可以手动尝试：

python 复制代码 
for gamma in [0.001, 0.01, 0.1]:
    for nu in [0.01, 0.05, 0.1]:
        model = OneClassSVM(gamma=gamma, nu=nu)

技巧 3：绘制决策边界（仅限 2D）

用于直观调参：

python 复制代码 
Z = model.decision_function(X)

越接近 0 越危险。

技巧 4：使用分位数作为阈值

有时不采用模型默认预测，而是自行控制决策阈值：

python 复制代码 
scores = model.decision_function(X)
threshold = np.percentile(scores, 5)
pred = (scores < threshold).astype(int)

让你更精确地控制误报率。

项目实战：基于 CPU 时序数据的异常检测

这是你可以在笔记本上轻松运行的小实验，也是课程论文级别的优秀案例。

Step 1：生成模拟 CPU 数据

python 复制代码 
cpu = np.random.normal(loc=40, scale=5, size=1000)

# 注入异常
cpu[150] = 95
cpu[350] = 15
cpu[720] = 85

cpu = cpu.reshape(-1, 1)

Step 2：标准化 + One-Class SVM

python 复制代码 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import OneClassSVM

cpu_scaled = StandardScaler().fit_transform(cpu)

model = OneClassSVM(kernel='rbf', nu=0.05, gamma='scale')
pred = model.fit_predict(cpu_scaled)

Step 3：可视化结果

python 复制代码 
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(cpu, label='CPU')
plt.scatter(np.where(pred==-1), cpu[pred==-1], color='red', label='Anomaly')
plt.legend()
plt.show()

结果

One-Class SVM 对"尖峰异常""低谷异常""突发变化"都能很好识别。

高级使用技巧

技巧 1：将时序数据转为嵌入窗口（time window embedding）

One-Class SVM 本身不针对时序，可以通过滑动窗口转换为高维向量：

python 复制代码 
window = 20
X = np.array([cpu_scaled[i:i+window].flatten() 
              for i in range(len(cpu_scaled) - window)])

能检测周期异常、趋势异常、缓慢漂移。

技巧 2：使用核技巧进行非线性边界

在多维场景：

  • RBF 核几乎是默认选择
  • 线性核更适合超高维稀疏数据（例如日志）
  • 多项式核用于业务强相关数据

技巧 3：结合 LOF / IF 形成多模型决策

在工业 AIOps 系统中常用：

  • IF（Isolation Forest）→ 检测范围异常
  • LOF → 检测密度异常
  • One-Class SVM → 检测"分布异常"

三者结合非常稳健。

技巧 4：使用 PCA 降维提升效率

One-Class SVM 的训练复杂度较高：

python 复制代码 
from sklearn.decomposition import PCA

X_pca = PCA(n_components=10).fit_transform(X)

可以明显加速。

工程应用技巧（AIOps 实战）

以下经验来自实际云监控系统与 AIOps 的实践。

1. 不要在业务高峰时训练模型

高峰期的数据分布与正常完全不同，会导致边界偏移。

2. 模型需要定期重训练

云系统的性能特征会随版本、负载变化。

例如：

  • 容器升级后，CPU 使用率均值会上升
  • 业务扩容后，内存波动幅度变大

3. One-Class SVM 更适合"稳定系统"

对于高度波动、高吞吐系统，LOF 或 IF 能力更稳定。

4. 在工程中，通常会对 SVM 的结果做"平滑"

例如 5 分钟内连续 3 次异常才报警，减少误报。

拓展：One-Class SVM 的数学原理

核心公式

One-Class SVM 的优化目标如下：

最小化
‖w‖² / 2 - ρ + (1 / (νn)) Σ ξᵢ

满足
(w · Φ(xᵢ)) ≥ ρ - ξᵢ

其中：

  • Φ 代表核映射
  • ρ 是超平面偏置
  • ξᵢ 是松弛变量

简化解释：

它尝试找到一个最大间隔的超平面，使样本在高维空间尽可能被包含在某个区域。

为什么 RBF 核最好用？

因为 RBF 可以构造非常灵活的边界：

  • 小 γ → 边界光滑
  • 大 γ → 边界复杂

允许模型适应多样化场景。

One-Class SVM 与传统 SVM 的关系

传统 SVM 解决二分类问题；One-Class SVM 只需要一类样本。

关系类似：

  • 传统 SVM 找"分割两类"的最佳边界
  • One-Class SVM 找"包裹正常类"的最佳边界

总结

One-Class SVM 是异常检测中的经典工具，适用于"正常数据多、异常稀少"的场景。

它的优势在于边界灵活、理论完备；缺点是调参难度较高。

本文包括：

  • 原理解析
  • 正反面实例
  • CPU 异常检测实战
  • 工程调优技巧
  • 高级方法与拓展理论

非常适合课程论文、AIOps 小项目、生产监控系统。

AI 创作声明

本文部分内容由 AI 辅助生成，并经人工整理与验证，仅供参考学习，欢迎指出错误与不足之处。

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