MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测

异常检测是数据分析和机器学习中的重要任务，它的目标是识别数据集中与大多数样本不同的异常样本。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和孤立森林（Isolation Forest）的数据异常检测算法。我们将介绍这两种方法的原理，并提供相应的源代码供读者参考。

支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，它在异常检测中也得到了广泛应用。SVM通过将数据映射到高维空间，寻找一个最优的超平面来分割正常样本和异常样本。在MATLAB中，我们可以使用fitcsvm函数来训练SVM模型，并使用predict函数对新样本进行异常检测。

下面是使用SVM进行异常检测的MATLAB代码示例：

% 加载数据集
load('data.mat');

% 训练SVM模型
svmModel = fitcsvm<