使用Isolation Forest和MeanShift构建异常检测模型

使用Isolation Forest和MeanShift构建异常检测模型

异常检测（Anomaly Detection）是数据分析中的一个重要任务，旨在识别与正常模式不符的异常样本。在本文中，我们将介绍如何使用Isolation Forest和MeanShift这两种常见的无监督学习算法构建异常检测模型，并提供相应的Python代码实现。

Isolation Forest是一种基于树结构的异常检测算法，它通过随机选择特征和切分点，将数据集不断地划分为子空间，最终构建一棵孤立树（Isolation Tree）。通过观察异常样本在树中的分裂路径长度，可以判断其是否为异常点。相比于其他算法，Isolation Forest具有计算效率高、可扩展性好等优点。

MeanShift算法是一种基于密度估计的聚类算法，它通过不断地调整数据点的位置，使其向局部密度最大的区域移动。在异常检测中，我们可以使用MeanShift算法寻找数据集中的高密度区域，并将低密度区域的样本视为异常点。

下面是使用Python实现Isolation Forest和MeanShift的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import Isolat