简介： 本发明公开的一种基于随机哈希的异常检测算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明的异常检测算法基于集成的思想，采取了哈希和随机森林相结合的方法，数据点的异常分数由该点所落入的叶子结点中数据点个数来衡量。对于一个待测的数据点，其所落入的叶子结点中数据点个数越少，则该数据点是异常点的可能性越大。同传统的基于密度和基于距离的方式相比，本发明中的方法具有更高的准确性，并且其所需的运行时间要比传统方式少很多。也能够克服传统方式在高维情况下失效的问题。