rrcf::evergreen_tree: 流数据中鲁棒随机砍伐森林异常检测算法的实现

简介：
本文介绍了在流数据环境中应用鲁棒随机砍伐森林（RRCF）进行有效和高效的异常检测的方法，并详细阐述了其实现过程。 rrcf :evergreen_tree: :evergreen_tree: :evergreen_tree: 是一种用于异常检测的鲁棒随机砍伐森林算法实现。该方法由S.Guha、N.Mishra、G.Roy和O.Schrijvers提出，他们于2016年在第33届国际机器学习会议论文集中发表了一篇关于基于流数据的鲁棒随机采伐森林异常检测的文章（纽约，纽约，页码为2712-2721）。鲁棒随机砍伐森林（RRCF）算法是一种用于从流动数据中识别异常值的集成方法。与许多竞争性异常检测算法相比，RRCF提供了独特的功能： - 设计上能够处理流数据。 - 在高维空间中的表现良好。 - 能够减少不相关维度的影响。 - 优雅地应对可能掩盖实际异常的数据重复和几乎完全相同的记录。 - 提供了一种具有清晰统计含义的异常评分机制。 此存储库提供了RRCF算法及其关键数据结构的开源实现，旨在支持实验研究并推动未来对RRCF算法的发展。有关文献信息可以在文档中找到。安装rrcf可以通过pip从pypi进行： ``` $ pip install rrcf ```