Quick Detection of Outliers该算法是否有相关代码

Quick Detection of Outliers算法的具体实现会依赖于所使用的编程语言和库。这里给出一些常用编程语言中实现离群点检测的基本思路：

**Python（Scikit-learn库）示例**:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# 创建Isolation Forest模型
model = IsolationForest(contamination='auto') # 或者设定一个具体的离群率
model.fit(X) # X是你的数据集

# 预测数据中的离群点
outliers = model.predict(X)

在这个例子中，`outliers`就是预测的结果，负数表示离群点。

**R语言（HDBSCAN包）示例**:

library(HDInterval)
data <- read.csv("your_data.csv") # 加载数据
outliers <- HDBScan$new(data[, -ncol(data)])$cluster_outlier()

在这里，`cluster_outlier()`函数会返回离群点的索引。

**Matlab示例**:

load('your_dataset.mat'); % 加载数据
Mdl = LocalOutlierFactor; % 初始化Local Outlier Factor模型
pred = Mdl.fit_predict(X); % 对数据进行预测，异于0的就是离群点

对于每个库，都有详细的文档指导和代码实例可供参考。