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原生 JMP 支持一次类 SVM 分类器还是 SAS 中的 SVDD 实现？

是否可以在 JMP 中原生地做一类 SVM 分类器来进行新颖性检测？ 类似于 SAS SVDD（支持向量数据描述）实现的东西。 我有多元连续数据。

 

如果不是，那么多元控制图表技术和异常值分析工具是否足以满足我的目的？

分析视窗回复：原生 JMP 支持一次类 SVM 分类器或 SAS 中的 SVDD 实现？

嗨，所提供的 SVM 教程甚至都没有远程讨论我的询问，这就是为什么我要澄清是否有办法利用 JMP 中 SVM 的当前功能进行这项工作。

 

预期用途是无监督多元连续数据的一元/一类 SVM 分类或异常值/新奇检测的特例 < https://en.wikipedia.org/wiki/One-class_classification>但是链接的材料以预测器作为必需参数来处理多类问题（监督）。

 

 

 

这是SAS实现供参考：

https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.2/casml/viyaml_svdd_overview.htm

 

预期输出可能类似于异常值筛选或多变量控制图。

 

回复：原生 JMP 支持一次类 SVM 分类器或 SAS 中的 SVDD 实现？

对于第一个问题，尝试开始这里. 对于第二个这里. 但是关于“充分性”，如果没有更多细节就很难说。