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针对工业过程中数据维数高,导致SVDD算法在建立不同类别数据的超球面时会产生混叠区域的问题,提出了基于近邻密度-支持向量数据描述(LD-SVDD)的数据分类方法。结合局部密度信息在判别数据相似性和SVDD在数据分类的优势,使用SVDD算法对数据进行分类,对分布在混叠区域中的样本采用密度信息进一步判断其类别,通过随机产生的数据集进行仿真,并与SVDD分类结果进行比较,结果表明LD-SVDD的分类准确率提高到了93%。