Isolation Forest的发展历史

Isolation Forest是一种基于树结构的异常检测算法，最早由Fei Tony Liu、Kai Ming Ting和Zhou Zhi-Hua于2008年提出。该算法的主要思想是通过随机构建二叉搜索树（BST）来隔离异常点，正常点在BST中的深度较大，而异常点在BST中的深度较小。

Isolation Forest算法相对于其他异常检测算法的优势在于：它能够快速地检测出异常点，并且对于高维数据集表现良好。

后续的研究者对Isolation Forest算法进行了改进和优化，例如Shi Guo等人提出了Extended Isolation Forest算法，该算法可以处理非线性的高维数据集。同时，一些研究者也将Isolation Forest与其他算法进行结合，例如Isolation Forest与深度学习相结合的Deep Isolation Forest算法。

总的来说，Isolation Forest算法在异常检测领域受到了广泛的关注和应用，并且在不断地被改进和优化。