孤立森林虽然简单高效,但在使用孤立森林进行实际异常检测的过程中,暗含了很强的假设:1. 异常样本点是全局稀疏的 2. 异常样本点是总体偏少的 因此,当该假设不符合数据集的特点时,该算法的效果就要大打折扣。另一方面,孤立森林也不太适用于当特征维度过多的高维数据集。这是因为...
孤立森林作为孤立树的总体,将具有较短路径长度的点识别为异常点,不同的树扮演不同异常识别的专家。已经存在的那些异常检测的方法大部分都期望有更多的数据,但是在孤立森林中,小数据集往往能取得更好的效果。样本数较多会降低孤立森林孤立异常点的能力,因为正常样本会干扰隔离的过程,降低隔离异常的能力,子采样就是在这...
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 Foreset)是基于树(iTree)集成的快速异常检测方法,其异常检测的核心思想是“异常点是容易被孤立的离群点”。 因此,孤立森林采用随机特征随机阈值划分生成多个树,直到树到达一定的高度或者直到每个叶子节点中只有一个点。 那么,那些离群点很容易被提前(即所在叶子节点的深度较浅)被划分出来。由于每个...
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) ...
网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能,为用户打造全新的音乐生活。
孤立森林的形成原因可以追溯到自然力和人类活动两个方面。自然上,一些地理特征如河流侵蚀、狭长的峡谷或高山地形等会导致森林被切割成孤立的片段。另外,孤立森林还可能是由于地壳运动或气候变化所造成的,例如大陆漂移、地质断裂、海平面变化等。此外,人类活动的干扰也是孤立森林形成的原因之一,尤其是城市扩张、农业围垦和...
孤立森林原理认为,在碎片化的森林中,孤立的森林小片无法维持完整的生态系统,因此需要采取措施来保护和恢复森林的连续性。 孤立森林原理的核心思想是“拓宽走廊”。所谓拓宽走廊,是指在不同的森林之间建立连续的生态走廊,以便动植物能够在不同森林之间迁徙。这样一来,就可以减少孤立森林中物种灭绝的风险,提高生物多样性...
孤立森林,不再描述正常的样本点,而是要孤立异常点。 用一个随机超平面对一个数据空间进行切割,切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面,切割得到的两个子空间,以此循环下去,直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割,即每个点都单独存在于一个子空间内,但那些分布稀疏的点,...
一、理解孤立森林 再用一个例子来说明孤立森林的思想:假设现在有一组一维数据(如下图),我们要对这组数据进行切分,目的是把点A和 B单独切分出来,先在最大,值和最小值之间随机选择一个值 X,然后按照 <X 和 >=X 可以把数据分成左右两组,在这两组数据中分别重复这个步骤,直到数据不可再分。