iNNE异常检测方法的Matlab实现与研究

资源摘要信息:"基于隔离的异常检测（iNNE）是一种数据分析技术，用于识别和分离出与数据集中其他样本差异显著的异常值。在数据挖掘和机器学习领域，异常检测是一个重要的研究方向，它涉及到从数据集中发现不符合预期模式的数据点。异常检测技术广泛应用于欺诈检测、入侵检测、医疗诊断等多个领域。 iNNE方法利用了最近邻集合（Nearest Neighbor Ensemble）的思想，这是一种集成学习技术，通过构建多个最近邻分类器，并结合它们的预测结果来提高对异常值检测的准确性。具体来说，iNNE通过集成多个基于距离度量的最近邻分类器，将数据集中的每个样本与最近的邻居进行比较，从而为每个样本分配一个隔离分数。隔离分数越高，表示该样本越孤立，与周围样本的相似度越低，因此越有可能是一个异常点。 Ye Zhu教授开发的Matlab代码实现了Bandaragoda等人提出的iNNE算法，并在Deakin大学的监督下于2020年11月发布了版本1.2。此代码的发布旨在支持相关的研究工作，并促进该技术的实际应用。 使用该Matlab代码的用户可以进行以下操作： 1. 导入数据集并进行必要的预处理，以适应iNNE算法的输入格式。 2. 调整参数，如邻居的数量、距离度量方法等，以优化异常检测的性能。 3. 运行算法，通过隔离分数来识别异常样本。 4. 分析结果，对数据集中的异常样本进行进一步的研究和处理。 该代码的使用需要用户具备一定的Matlab编程基础，并对异常检测和集成学习有一定程度的了解。Matlab作为一种高效的数值计算和可视化工具，在工程和科研领域被广泛使用，尤其是在数据处理和算法实现方面具有优势。 在此基础上，与iNNE相关的研究和应用工作可以进一步探索算法的优化、异常检测在特定领域的适用性，以及与其他数据挖掘技术的结合等。同时，该代码和相关文献也为学术界提供了研究隔离异常检测技术的宝贵资源。 总之，基于隔离的异常检测iNNE在多个领域内都具有重要的应用价值，Matlab实现的代码不仅方便了研究人员和工程师进行实验和验证，还为该领域的技术推广和知识共享创造了条件。"