核心概念：One-Class SVM 不是在分类，而是在"画圈"

想象这样一个场景：

你有100张正常产品的照片
One-Class SVM 的任务是：学习"什么是正常"
然后对新图片判断：它是否在"正常"的范围内

工作原理图解

正常数据分布图：
        
    原点 O ←─────────────────────→
            │
            │   xxxxx  <- 正常数据点
            │  xxxxxxx
            │ xxxxxxxxx
            │  xxxxxxx
            │   xxxxx
            │
            ↓
    
One-Class SVM 做的事：
    
    原点 O ←─────────────────────→
            │   ╭────╮
            │  │xxxxx│ <- 画一个边界
            │ │xxxxxxx│   包住正常数据
            ││xxxxxxxxx│
            │ │xxxxxxx│ 
            │  │xxxxx│
            │   ╰────╯
            ↓
            
新数据判断：
    • 在圈内 = 正常
    • 在圈外 = 异常

包裹正确的图片， 缩小空间  不是在分两类，而是在找一个最小的区域包含大部分训练数据

训练时：让所有正常数据的 f(x) > 0
预测时：f(x) > 0 → 正常，f(x) < 0 → 异常