matlab孤立森林

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于孤立点的异常检测算法，可以在数据中寻找异常值。在MATLAB中，可以使用机器学习工具箱中的`isolationForest`函数来实现孤立森林。

下面是一个简单的示例代码，演示如何在MATLAB中使用孤立森林进行异常检测：

% 创建一个随机数据集
rng(1); % 设置随机数种子，以确保结果可重复
X = [randn(100, 2); 10 * randn(20, 2)]; % 正常样本和异常样本

% 使用孤立森林进行异常检测
mdl = isolationForest(X); % 构建模型
scores = predict(mdl, X); % 预测得分，越高表示越可能是异常值
% 可视化结果
scatter(X(:, 1), X(:, 2), 50, scores, 'filled');
colorbar;
xlabel('特征1');
ylabel('特征2');
title('异常检测结果');

这段代码首先创建了一个包含正常样本和异常样本的随机数据集。然后，使用`isolationForest`函数构建孤立森林模型，并使用`predict`函数获取每个样本的异常得分。最后，通过散点图将样本点按照异常得分进行可视化。