《表1 选择的UCI数据集》

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《一种改进隔离森林的快速离群点检测算法》

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数据具体属性如表1所示，其中Http（kddcup）和Smtp是网络入侵检测数据，Shuttle是飞机的飞行数据，样本由两种类别构成，实验将相对较少的第二类样本标记为离群点，Breastw是威斯康星的乳腺癌诊断数据，其中恶性肿瘤占35%，实验将此类样本标记为离群点．Statlog Shuttle数据集中第二类中有3022个数据，约占20%，将这些数据点作为离群值．Arrhythmia是具有279个维度的多分类心律失常数据集．本实验去除五个分类属性，共274个属性．将其中数据量较小的3，4，5，7，8，9，14，15类组合作为离群点．Musk是麝香数据集，将非麝香类j146，j147和252作为正常点，而麝香类213和211作为离群值，并将其他类舍弃．Optdigits是光学识别手写数字数据集，数字1-9作为正常点，150个数字0的样本作为异常点．WBC数据集有两个类，良性和恶性．将该数据集的恶性类作为离群点．Mammography数据集有11183个样本，其中260个为钙化，将钙化的少数类作为是异常类，非钙化类作为正常类．