孤立森林 matlab

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树的异常检测方法，它可以快速地检测出异常样本。在MATLAB中，我们可以使用isolationforest函数来训练孤立森林模型，并使用predict函数进行异常检测。下面是使用孤立森林进行异常检测的MATLAB代码示例：

 加载数据集
load('data.mat');

% 训练孤立森林模型
ifModel = isolationforest(X);

% 预测异常
y_pred = predict(ifModel, X);

% 可视化结果
figure; 
scatter(X(:, 1), X(:, 2), 36, y_pred, 'filled'); 
colormap jet; 
colorbar;

其中，data.mat是一个包含二维数据的MATLAB数据文件，X是一个$n\times2$的矩阵，每一行代表一个二维数据点。isolationforest函数用于训练孤立森林模型，它的输入参数包括数据集X和一些可选参数，例如树的数量和子采样大小等。predict函数用于预测异常，它的输入参数是训练好的孤立森林模型和数据集X，输出是一个$n\times1$的向量，其中1表示异常，-1表示正常。最后，我们使用scatter函数将数据点可视化，其中异常点用红色表示，正常点用蓝色表示。

相关问题

孤立森林matlab

孤立森林（Isolation Forest）是一种无监督学习算法，主要用于异常检测。在MATLAB中，你可以使用`isolationForest`函数来应用这种技术。它基于一种理念：正常数据点更容易被分割成独立的子集，而异常数据点则较难。孤立森林通过构建一系列随机划分树，每个树都是从输入数据集中选择一些特征并随机选取分割点，然后计算一个路径长度指标。异常值通常需要经过更多的分割步骤才能被隔离。

以下是使用MATLAB进行孤立森林的基本步骤：

1. 导入所需的库：如果你还没有安装，需要先安装`Statistics and Machine Learning Toolbox`。

% 如果未安装，运行
addpath('toolbox_path') % 更改为你实际安装位置

2. 准备数据集：假设你的数据存储在变量`data`中。

data = ...; % 加载或创建你的数据矩阵

3. 构建孤立森林模型：

model = isolationforest;
model = fitIsolationForest(model, data);

4. 预测异常得分：

scores = predict(model, data); % 得到每个样本的异常评分

5. 分析结果：

[~, indices] = sort(scores, 'descend'); % 按分数降序排序
outliers = data(indices(1:end)); % 提取得分最高的异常值

孤立森林matlab代码

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的异常检测算法，其基本思想是将异常数据隔离到树的叶子节点中，需要较少的分割次数就能够将异常数据从正常数据中分离出来。以下是 MATLAB 实现孤立森林的代码示例：

% 孤立森林异常检测算法
% 数据集：X(m x n)，m 为数据样本数，n 为特征数

function [score, y] = IsolationForest(X, n_estimators, max_samples, max_depth)
% 参数说明：
% X：数据集
% n_estimators：森林中树的数量
% max_samples：每棵树中最多的样本数
% max_depth：树的最大深度

% 初始化
[m, n] = size(X);  % 数据集大小
trees = cell(n_estimators, 1);  % 森林中的树
scores = zeros(m, n_estimators);  % 每棵树的异常得分
h = waitbar(0,'Please wait...');
% 构建森林
for i = 1:n_estimators
    % 随机选择最多 max_samples 个样本
    idx = randperm(m, min(max_samples, m));
    X_sub = X(idx, :);
    % 构建树
    tree = IsolationTree();
    tree = tree.fit(X_sub, 0, max_depth);
    trees{i} = tree;
    % 计算每个样本在该树上的异常得分
    scores(:, i) = tree.predict(X);
    waitbar(i/n_estimators,h,'正在构建森林...')
end
close(h);

% 计算每个样本在整个森林中的异常得分
score = exp(-mean(scores, 2));

% 根据异常得分进行分类
y = score < median(score);
end

% 孤立树类
classdef IsolationTree < handle
    properties
        left_child = [];  % 左子树
        right_child = [];  % 右子树
        split_feature = [];  % 分裂特征
        split_value = [];  % 分裂值
        size = 0;  % 树的大小
        height = 0;  % 树的高度
        max_depth = 0;  % 树的最大深度
    end
    methods
        % 构建孤立树
        function tree = fit(obj, X, current_depth, max_depth)
            if size(X, 1) <= 1 || current_depth >= max_depth
                % 如果样本数小于等于 1 或者达到最大深度，则返回叶子节点
                tree.size = size(X, 1);
                tree.height = current_depth;
                return
            end
            % 随机选择一个特征
            n_features = size(X, 2);
            obj.split_feature = randi(n_features);
            % 随机选择一个分裂值
            range = max(X(:, obj.split_feature)) - min(X(:, obj.split_feature));
            obj.split_value = min(X(:, obj.split_feature)) + rand() * range;
            % 分裂数据
            left_idx = X(:, obj.split_feature) < obj.split_value;
            right_idx = X(:, obj.split_feature) >= obj.split_value;
            left_X = X(left_idx, :);
            right_X = X(right_idx, :);
            % 构建左子树和右子树
            obj.left_child = IsolationTree().fit(left_X, current_depth + 1, max_depth);
            obj.right_child = IsolationTree().fit(right_X, current_depth + 1, max_depth);
            % 更新树的大小和高度
            obj.size = obj.left_child.size + obj.right_child.size;
            obj.height = max(obj.left_child.height, obj.right_child.height) + 1;
            obj.max_depth = max_depth;
            tree = obj;
        end
        
        % 计算样本在该树上的异常得分
        function score = predict(obj, X)
            if obj.size == 1
                % 如果该节点是叶子节点，则返回 0
                score = zeros(size(X, 1), 1);
                return
            end
            % 找到样本所在的叶子节点
            idx = X(:, obj.split_feature) < obj.split_value;
            idx_left = find(idx);
            idx_right = find(~idx);
            score = zeros(size(X, 1), 1);
            score(idx_left) = obj.left_child.predict(X(idx_left, :));
            score(idx_right) = obj.right_child.predict(X(idx_right, :));
            % 计算异常得分
            score = score + log(2 * obj.size / obj.left_child.size / obj.right_child.size);
        end
    end
end

其中，`IsolationForest` 函数实现了孤立森林的构建和异常检测功能，`IsolationTree` 类实现了孤立树的构建和异常得分计算。执行以下代码可以使用该算法进行异常检测：

% 生成数据集
X = [mvnrnd([0, 0], [1, 0; 0, 1], 100); mvnrnd([5, 5], [1, 0; 0, 1], 100)];
% 使用孤立森林进行异常检测
[score, y] = IsolationForest(X, 10, 50, 10);
% 绘制异常得分和异常样本
scatter(X(:, 1), X(:, 2), 20, score, 'filled');
hold on;
scatter(X(y, 1), X(y, 2), 'r', 'filled');
colorbar;

其中，输入的 `X` 是数据集，`n_estimators` 是森林中树的数量，`max_samples` 是每棵树中最多的样本数，`max_depth` 是树的最大深度。输出的 `score` 是每个样本的异常得分，`y` 是异常样本的标记。