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，具有高效、可扩展、易于实现等优点。以下是MATLAB实现孤立森林的代码示例：

function [scores, threshold] = isolationForest(X, nTrees, sampleSize)

[nSamples, nFeatures] = size(X);

if nargin < 3
    sampleSize = min(256, nSamples);
end

if nargin < 2
    nTrees = 100;
end

trees = cell(nTrees, 1);

for i = 1:nTrees
    trees{i} = buildTree(X, sampleSize);
end

pathLengths = zeros(nSamples, nTrees);

for i = 1:nTrees
    pathLengths(:, i) = treePathLengths(X, trees{i});
end

scores = 2.^(-mean(pathLengths, 2) / mean(pathLengths(:)));
threshold = quantile(scores, 0.99);

end

function tree = buildTree(X, sampleSize)

[nSamples, nFeatures] = size(X);

if nSamples <= sampleSize
    tree = struct('left', [], 'right', [], 'splitFeature', [], 'splitValue', [], 'size', nSamples);
    return;
end

i1 = randi(nSamples);
i2 = randi(nSamples);
while i2 == i1
    i2 = randi(nSamples);
end

splitFeature = randi(nFeatures);
splitValue = rand * (X(i1, splitFeature) - X(i2, splitFeature)) + min(X(i1, splitFeature), X(i2, splitFeature));

leftSamples = X(:, splitFeature) < splitValue;
leftSize = sum(leftSamples);
rightSize = nSamples - leftSize;

if leftSize == 0 || rightSize == 0
    tree = struct('left', [], 'right', [], 'splitFeature', [], 'splitValue', [], 'size', nSamples);
    return;
end

tree = struct('left', buildTree(X(leftSamples, :), sampleSize), ...
              'right', buildTree(X(~leftSamples, :), sampleSize), ...
              'splitFeature', splitFeature, 'splitValue', splitValue, 'size', nSamples);

end

function pathLengths = treePathLengths(X, tree)

nSamples = size(X, 1);
pathLengths = zeros(nSamples, 1);

for i = 1:nSamples
    node = tree;
    pathLength = 0;
    while ~isempty(node.left) && ~isempty(node.right)
        if X(i, node.splitFeature) < node.splitValue
            node = node.left;
        else
            node = node.right;
        end
        pathLength = pathLength + 1;
    end
    pathLengths(i) = pathLength + log2(node.size);
end

end

使用示例：

X = randn(1000, 10);
scores = isolationForest(X);

其中，X为数据矩阵，nTrees为树的数量（默认为100），sampleSize为每个树的样本数（默认为256）。函数会返回每个样本的异常分数和阈值（默认为99%分位数）。

需要注意的是，该代码仅供参考，实际使用中可能需要根据具体情况进行优化和修改。