＃隔离森林（iForest）异常检测代码

资 源 简 介

＃隔离森林（iForest）异常检测代码

详 情 说 明

隔离森林（Isolation Forest）是一种高效的无监督异常检测算法，特别适用于处理高维数据。其核心思想是利用异常数据点容易被孤立的特性，通过构建随机森林来识别异常值。

算法工作原理主要基于两个关键观察：1）异常数据点往往具有稀有且独特的特征；2）这些点只需要较少的随机分割就能被隔离。算法通过构建多个隔离树（iTree）组成森林，每棵树随机选择特征和分割值来隔离数据点。异常点由于其特征稀有性，通常在树中具有较短的路径长度。

在Matlab实现中，主要包含以下几个关键步骤：首先对输入数据进行随机子采样，然后递归地构建隔离树直到达到设定的树高度限制或数据不可分。最终通过计算所有树中样本路径长度的平均值来评估异常程度，路径越短异常分数越高。

该实现基于2012年原始论文的思想，经过Monash大学研究团队的优化，具有执行效率高、内存占用少的特点。相比传统基于距离或密度的异常检测方法，隔离森林在计算复杂度上有显著优势，尤其适合处理大规模数据集。

使用注意事项包括：需要合理设置树的数量和子采样大小；对于极端高维数据可能需要配合特征选择；异常评分阈值的确定通常需要结合具体应用场景。