基于瀑布型混合技术的异常检测算法

针对隔离森林(iForest: isolation Forest)算法对局部异常点检测能力较低, LOF(Local Outlier Factor)算法 检测时间较长的问题, 提出了基于瀑布型混合技术的隔离森林算法 iForest-WHT(isolation Forest based on Waterfall Hybrid Technology)。 该算法借鉴瀑布型混合技术思想, 将隔离森林算法作为过滤器, 以分割路径为阈 值判断依据, 将路径小于阈值的数据放入候选异常子集, 继而使用考虑极值影响的改进的 LOF 算法对候选异 常子集进一步精化, 得到更加精确的异常点。 实验结果证明, 该算法能以较高的效率识别局部异常点, 提高了 算法的 F 1 值, 并且降低原 LOF 算法的误检率。