用于流异常检测 的鲁棒随机森林算法的实现_python_代码_下载

Robust Random Cut Forest (RRCF) 算法是一种用于检测流数据中异常值的集成方法。RRCF 提供了许多竞争异常检测算法所缺乏的许多功能。具体来说，RRCF： 旨在处理流数据。 在高维数据上表现良好。 减少无关维度的影响。 优雅地处理可能掩盖异常值存在的重复和接近重复。 具有异常评分算法，具有明确的潜在统计意义。 该存储库提供了 RRCF 算法及其核心数据结构的开源实现，目的是促进实验并支持 RRCF 算法的未来扩展。