孤立森林算法中并未涉及初始权重的更新机制。该算法通过随机划分空间构建孤立树（iTree），并基于路径长度计算异常分数，其核心逻辑不依赖权重调整。以下是具体分析：1. 随机特征与切分点选择：无权重预设孤立森林的每棵孤立树独立构建，随机选择特征及切分值。例如，在数据集中随机选取一个特征（如“年龄”或“交易金额”），再随机生成一个切分点（如“年龄>30岁”），将数据空间划分为两部分。这一过程完全随机，不涉及任何初始权重的分配或更新。算法假设所有特征和切分点的选择概率均等，通过随机性保证模型的多样性。2. 路径长度计算：由随机划分决定样本在孤立树中的路径长度（从根节点到叶节点的边数）反映了其被孤立的难易程度。异常样本通常路径较短（因容易被随机划分隔离），正常样本路径较长。异常分数的计算公式为：[s(x, n) = 2^{-frac{E(h(x))}{c(n)}}]其中，(E(h(x)))是样本在多棵树中的平均路径长度，(c(n))是归一化项。路径长度的计算仅依赖随机划分的结果，与权重无关。3. 集成结果：路径长度的直接融合孤立森林通过多棵孤立树的集成提升稳定性。最终异常分数是样本在所有树中路径长度的平均值，经归一化后输出。例如，若构建100棵树，则每棵树的路径长度贡献均等，不存在权重调整或加权平均的过程。这种设计避免了权重引入的复杂性，同时保持了算法的高效性。4. 算法本质：随机划分与集成学习的结合孤立森林的核心优势在于通过随机划分快速隔离异常点，而非依赖特征重要性或权重优化。其理论依据是：异常样本在随机划分下更易被分离，因此路径长度更短。权重更新机制的缺失正是算法简洁性的体现，也是其能够高效处理高维数据的关键。综上，孤立森林算法通过随机特征选择、路径长度计算和集成学习实现异常检测，全程无需初始权重或权重更新。这一设计使其在保持低计算复杂度的同时，具备强大的异常识别能力。