您好，想请教一下高光谱异常检测中对检测结果分析时，3D-ROC图是怎么画出来的呢？另外，有些对比方法的结果是用的norm得到，有些是平方和，这样两种方法的结果会不会影响3DROC曲线？
高光谱异常检测中，3D-ROC图是通过绘制三维空间中的ROC曲面来展示检测算法的性能的。通常，3D-ROC图可以使用以下步骤来绘制：
对于给定的异常检测算法，通过在训练集和测试集上运行该算法，得到一系列的假阳性率（FPR）、真阳性率（TPR）和异常检测阈值（threshold）的组合，即ROC曲线的一系列点。
将多个算法的ROC曲线合并到同一个三维空间中，然后使用插值方法（如三线性插值）来计算三维空间中的ROC曲面。
根据ROC曲面的形状和位置来评估算法的性能，通常可以使用一些指标（如曲面下的面积，AUC等）来进行比较和分析。
对于比较方法的结果，如果使用不同的归一化方法（如norm和平方和），可能会对3D-ROC曲线的表现产生一定的影响。因此，在比较不同算法的性能时，需要保证使用相同的数据预处理和归一化方法，以避免不同归一化方法对结果的影响。