SVDD（Support Vector Domain Description）算法是一種半監督學習方法，主要用於異常值檢測和極度不平衡數據的分類問題。以下是SVDD算法的詳細介紹：
基本原理：SVDD算法通過構建一個超球體來包圍所有的正例樣本，同時使負例樣本儘可能遠離這個超球體。為了實現這一目標，算法引入了一個懲罰係數，用於控制超球體的半徑和邊界的距離。
數學公式：SVDD算法的最佳化問題可以表示為：min 𝜆²𝐱(𝐱) = 𝐱² + 𝑀，其中C是正則化參數，X是訓練數據集，y是樣本標籤，ā是支持向量機(SVM)的參數。
最佳化方法：SVDD算法採用與SVM類似的二次規劃方法來求解最佳化問題。具體來說，將最佳化問題轉化為二次規劃問題，然後使用拉格朗日乘子法將問題轉化為對偶問題，通過對偶問題求解，可以得到支持向量機的參數ā和拉格朗日乘子的值。
套用場景：SVDD算法適用於異常值檢測和極度不平衡數據的分類問題。在金融風控領域，可以通過有標記樣本來構建模型，再使用該模型來識別剩下的無標記樣本是否有風險。
以上是SVDD算法的基本原理、數學公式、最佳化方法和套用場景的詳細介紹，希望對你有所幫助。