孤立森林 (Isolation Forest, iForest)是一个基于Ensemble的快速离群点检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的State-of-the-art算法。由南京大学周志华教授等人于2008年首次提出,之后又于2012年提出了改进版本。适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,与其他异常检测算法通过距离、...
孤立森林(isolation Forest)算法,2008年由刘飞、周志华等提出,算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异,而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation),因此该算法简单、高效,在工业界应用较多。 Isolation Forest算法的逻辑很直观,算法采用二叉树对数据进行分裂,样本选取、特征选取、分裂点选取都采用随机化的...
孤立森林(Isolation Forest,简称 iForest)是一种无监督学习算法,用于识别异常值。 其基本原理可以概括为一句话:异常数据由于数量较少且与正常数据差异较大,因此在被隔离时需要较少的步骤。 有两个假设: 异常的值是非常少的(如果异常值很多,可能被识别为正常的) ...
南大周志华老师的团队在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结。 1. iTree的构造 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎...
孤立森林(Isolation Forest)是一种用于异常检测的无监督学习算法。它基于以下观察:异常样本在特征空间中通常比正常样本更少,并且异常样本更容易被孤立。因此,孤立森林利用一个随机生成的树结构来识别和孤立异常样本。 在本文中,我们将介绍孤立森林算法的工作原理,并说明如何使用它来剔除异常值。 孤立森林算法原理 孤立森...
二、使用R语言实现孤立森林算法 在R语言中,我们可以使用isolationForest包来实现孤立森林算法。首先,我们需要安装和加载isolationForest包: ```R install.packages("isolationForest") library(isolationForest) ``` 接下来,我们可以使用isolationForest函数来构建孤立森林模型。该函数的主要参数包括数据集(data),树的数量...
孤立森林(isolation Forest)算法,2008年由刘飞、周志华等提出,算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异,而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation),因此该算法简单、高效,在工业界应用较多。 Isolation Forest算法的逻辑很直观,算法采用二叉树对数据进行分裂,样本选取、特征选取、分裂点选取都采用随机化的...
孤立森林(isolation Forest)算法,2008年由刘飞、周志华等提出,算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异,而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation),因此该算法简单、高效,在工业界应用较多。 Isolation Forest算法的逻辑很直观,算法采用二叉树对数据进行分裂,样本选取、特征选取、分裂点选取都采用...
孤立森林算法是一种有效的无监督学习算法,用于异常点检测。它通过构建随机分割的二叉树来实现异常点的孤立,并通过路径长度来评估样本的异常程度。在R语言中,我们可以使用IsolationForest包来实现孤立森林算法,并通过predict函数来评估新样本的异常程度。通过这篇文章的介绍和示例,希望读者能够对孤立森林算法有更深入的理解...