使用自编码器提取特征后，PSO-SVDD模型结果一致的原因分析

PSO-SVDD（Particle Swarm Optimization-Support Vector Data Description）是一种基于粒子群优化（PSO）和支持向量数据描述（SVDD）的异常检测算法。它的目标是在训练集中找到一个最小的球形超球面，将大部分正常数据包围在内部，并将异常数据排除在外部。\n\n自编码器是一种无监督学习方法，用于学习数据的特征表示。它通过将输入数据压缩到一个低维编码空间，然后再从编码空间中重构出原始数据，从而学习到数据的潜在特征。在使用自编码器提取特征后，训练集和测试集的数据已经被转换为了新的特征表示。\n\n在使用PSO-SVDD模型时，训练集和测试集的数据已经经过自编码器处理，因此它们的特征表示已经被固定下来。这意味着在每次迭代时，训练集和测试集的数据都是相同的，因此PSO-SVDD的结果也会是一样的。\n\n换句话说，自编码器提取的特征已经捕捉到了数据的潜在特征，因此在PSO-SVDD的迭代过程中，数据的特征表示不会发生变化，导致结果一致。这也说明了自编码器对数据的特征表示具有较好的稳定性和一致性。