孤立森林算法python实现

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树的异常检测算法，它通过构建一组随机树来识别异常值。下面是一个简单的Python实现：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import random

然后，定义一个函数来计算数据点在给定维度上的范围：

def get_range(X, dim):
    return max(X[:, dim]) - min(X[:, dim])

接下来，定义一个递归函数来构建孤立树：

def build_tree(X, max_depth):
    n, m = X.shape

    if max_depth <= 0 or n <= 1:
        return {'leaf': True, 'size': n}

    # 随机选择一个维度
    dim = random.randint(0, m - 1)

    # 计算该维度上的范围
    range_dim = get_range(X, dim)

    # 随机选择一个分割值
    split_value = random.uniform(min(X[:, dim]), max(X[:, dim]))

    # 将数据集划分为左子树和右子树
    X_left = X[X[:, dim] < split_value]
    X_right = X[X[:, dim] >= split_value]

    # 递归构建左子树和右子树
    left_tree = build_tree(X_left, max_depth - 1)
    right_tree = build_tree(X_right, max_depth - 1)

    # 返回当前节点
    return {'leaf': False, 'dim': dim, 'range': range_dim, 'split': split_value, 'left': left_tree, 'right': right_tree}

最后，定义一个函数来构建孤立森林：

def build_forest(X, n_trees=10, max_depth=10):
    forest = []

    n, m = X.shape

    for i in range(n_trees):
        # 随机选择一个子集
        X_subset = X[random.sample(range(n), min(256, n))]

        # 构建孤立树
        tree = build_tree(X_subset, max_depth)

        # 将孤立树添加到森林中
        forest.append(tree)

    return forest

现在，我们可以使用以上代码来构建孤立森林并进行异常检测。