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C++、Rust、Julia、Python2和Python3实现的隔离森林异常检测算法代码下载

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简介：
本页面提供了多种编程语言（包括C++、Rust、Julia、Python 2及Python 3）实现的隔离森林异常检测算法源码，便于不同需求用户进行选择与应用。 隔离森林是一种异常检测算法，基于随机生成的决策树集合。这种算法有使用 Rust、C++、Julia 和 Python 实现的不同版本。

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  • C++、Rust、Julia、Python2和Python3实现的隔离森林异常检测算法代码下载
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    本页面提供了多种编程语言（包括C++、Rust、Julia、Python 2及Python 3）实现的隔离森林异常检测算法源码，便于不同需求用户进行选择与应用。 隔离森林是一种异常检测算法，基于随机生成的决策树集合。这种算法有使用 Rust、C++、Julia 和 Python 实现的不同版本。
     
  • LibIsolationForest：用于异常检测的Isolation Forest算法（支持C++、Rust、Julia、Python等）
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    LibIsolationForest是一款功能强大的库，实现了Isolation Forest算法，专门用于大规模数据集中的异常值检测。它支持多种编程语言如C++, Rust, Julia和Python，为开发者提供了灵活便捷的选择，便于集成到不同的项目中。 该项目包含用Rust、C++、Julia以及Python实现的隔离林算法。 隔离林是一种基于随机生成决策树集合的异常检测方法。有关该算法的具体描述，请参阅原始论文。 对于Python版本，可以通过pip安装： ``` pip install IsolationForest ``` 下面是一个简短代码片段，展示了如何使用库中的Python实现。 ```python from isolationforest import IsolationForest forest = IsolationForest.Forest(num_trees, sub_sampling_size) sample = IsolationForest.Sample(Training Sample) ``` 随着项目的成熟，我将在文件中添加更多的测试示例。
     
  • 基于隔离的异常检测：iNNE源代码（MATLAB实现）
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    本作品介绍了一种名为iNNE的基于隔离的异常检测算法及其MATLAB实现。通过构建隔离森林模型，该方法能够高效识别数据中的异常值，尤其适用于高维度大数据集分析与处理。 这些功能实现了Bandaragoda等人提出的基于隔离的异常检测iNNE方法，“使用最近邻集合的基于隔离的异常检测”，发表于Computational Intelligence（2018年）。 由Deakin大学的Ye Zhu撰写，版本为2020年11月，版本1.2。该代码用于以下出版物： @article {bandaragoda2018isolation， title = {使用最近邻居集成进行基于隔离的异常检测}， 作者= {Bandaragoda，Tharindu R和Ting，Kai Ming和Albrecht，David和Liu，Fei Tony和Zhu，Ye和Wells，Jonathan R}， journal = {计算智能} }
     
  • 基于孤立森林的异常检测方法
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    本研究提出了一种利用孤立森林算法进行高效异常值检测的方法，适用于大数据集中的离群点识别。 孤立森林异常检测（Outlier Detection with Isolation Forest）是一种有效的数据挖掘技术，用于识别数据集中的异常值或离群点。该方法通过构建隔离森林来随机且均匀地分割数据空间，并基于生成的树结构评估样本是否为异常。这种方法在处理高维和大规模数据时表现出色，能够有效地捕捉到潜在的数据分布偏差。 孤立森林算法的核心思想是利用随机划分策略直接将“正常”数据点与离群值区分开来，而不是像传统方法那样试图学习一个稠密区域的边界模型。通过这种方式，异常检测问题被转换为评估样本在树结构中的平均分割深度或路径长度的问题。由于异常值通常具有较少的数据邻近性，在随机划分下它们更有可能更快地被孤立出来。 这种方法不仅计算效率高、易于实现，并且对于不同类型的数据集（包括非线性和噪声数据）都有很好的鲁棒性，因此在许多实际应用中得到了广泛的应用和认可。
     
  • rrcf::evergreen_tree: 流数据中鲁棒随机砍伐森林异常检测算法的实现
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    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 ```
     
  • 基于孤立森林算法的异常数据与目标检测（含完整代码和数据）
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    本项目运用孤立森林算法进行高效异常值检测，并扩展应用于目标识别任务。提供详尽代码及实验数据，助力研究与实践。 孤立森林（Isolation Forest）是一种用于异常检测的机器学习算法，在大数据集中的异常值识别方面表现尤为出色。本项目旨在基于孤立森林实现目标检测，并提供完整的代码与数据，使用户能够理解和应用该方法来发现异常目标。 孤立森林的核心思想借鉴了随机森林（Random Forest）的工作原理，通过构建决策树的方式来评估数据点的异常程度。正常的数据点因其符合整体分布规律，在被划分时通常需要较少的步骤就能独立出来，形成“较短”的路径；而偏离常规模式的异常数据，则往往需经历更多分裂才能单独区分，因此路径较长。基于此逻辑，计算每个数据点在树中的路径长度便可以用来衡量其异常程度。 与传统的目标检测方法如YOLO、SSD侧重于识别已知类别对象不同的是，在安全监控和工业质检等领域中应用广泛的孤立森林算法更专注于发现那些不符合正常行为模式的不寻常目标。 `mainiForest.m`很可能是该项目的核心文件，它调用其他辅助函数来完成训练与预测工作。而`IsolationTree.m`可能实现了单个决策树的具体构建过程——通过随机选择特征并分割节点的方式进行操作。“Measure_AUC.m”则用于计算曲线下面积（AUC），这是一种评估分类模型性能的重要指标，可以用来衡量孤立森林区分正常和异常数据的能力。 此外，“IsolationForest.m”，“IsolationMass.m”以及“IsoationEstimation.m”可能包含了算法的具体实现细节，包括构建整个森林、计算异常分数及进行异常估计等功能模块。项目中还包含了一个名为`异常数据实例3.0.xlsx`的实际数据集文件，其中不仅有正常样本也有用于测试的异常样本。 使用该项目时，首先需要导入提供的“异常数据实例3.0.xlsx”作为训练和验证的数据源；接着可以通过调用相关函数如`mainiForest.m`来进行预处理、模型训练以及预测操作。通过计算得到的各个数据点上的异常分数来识别潜在的目标对象，并根据实际需求调整算法参数，比如森林中树的数量或者样本大小等以优化检测效果。 总之，这个项目为理解和应用孤立森林提供了完整框架和实用资源，无论是学习还是在特定场景下使用都非常有价值。
     
  • Python中随机森林代码实现下载
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    本资源提供Python环境下随机森林算法的代码实现，帮助数据科学家和机器学习爱好者快速应用该模型进行预测分析。包含详细注释与示例数据，适合初学者入门学习。 本段落件包含了随机森林的代码实现及其相应的数据集，并附有详细的中文注释，已经调试通过。代码分为两份：一份是从网上下载而来，另一份则是我自己整理编写的。编程环境为Python 2.7版本。由于该程序主要用于学习随机森林算法，在参数调优方面没有花费太多精力，因此正确率可能不是很高；当然数据集较小也是影响因素之一。有兴趣的朋友可以尝试调整相关参数以提高准确度。
     
  • Python中随机森林的代码实现下载
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    本资源提供Python环境下随机森林算法的具体代码实现，帮助用户快速掌握机器学习中这一重要模型的应用与实践。适合初学者参考学习。 本段落件包含随机森林的代码实现及相应的数据集，并配有详尽的中文注释，已调试通过。其中包含两份代码：一份是从网上下载的原版，另一份是经过个人整理编写的版本。编程环境为Python2.7。由于仅用于学习随机森林算法，因此在调参方法上投入不多，正确率可能不高；当然数据集较小也是原因之一。有兴趣的同学可以尝试调整参数以提高正确率。
     
  • Python中随机森林的代码实现下载
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    本资源提供Python环境下随机森林算法的具体代码实现，帮助数据科学家和机器学习爱好者快速上手实践。包含详细注释与示例数据，适合初学者参考学习。 本段落件包含随机森林的代码实现及相应的数据集，并配有详尽的中文注释，已调试通过。其中代码有两个版本：一份是从网上下载的原版，另一份是经过个人整理后的修订版。编程环境为Python2.7。由于仅用于学习随机森林算法，在调参方面未做深入研究，因此正确率可能不高；当然数据集较小也是影响因素之一。对这一主题感兴趣的读者可以自行调整参数以提高模型的准确度。
     
  • 用C++实现的随机森林算法代码.zip
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    本资源提供了一个使用C++编写的随机森林算法实现，包括必要的数据结构和训练预测函数。适合机器学习爱好者和技术开发者研究参考。 随机森林算法基于决策树发展而来。它主要解决两个问题：首先，在使用相同的数据集和特征，并且采用相同的决策树构建方法的情况下，只能生成一棵固定的决策树；复制这棵树上千万次显然没有意义。因此，建立随机森林的第一个关键在于如何创建不同的决策树。其次，一旦建立了由多棵不同决策树组成的“森林”，每棵树都会得出自己的分类结果。那么问题就变成了：如何从这些独立的预测中综合出一个最终的整体结论？