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J-GLOBAL ID:201302218270354769   整理番号:13A0961702

相対的密度比推定による時系列データの中での変化点の検出

Change-point detection in time-series data by relative density-ratio estimation
著者 (5件):
資料名:
巻: 43  ページ: 72-83  発行年: 2013年07月 
JST資料番号: T0698A  ISSN: 0893-6080  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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変化点の検出の目的は,時系列データの背後に潜む突然の特性変化を見つけ出すことにある。本論文では,2つの遡及的セグメントからの時系列サンプル間のノンパラメトリック発散推定に基づいて,新しい統計的変化点検出アルゴリズムを提案した。提案手法では,発散測度として相対的Pearson発散を用いており,直接密度比推定手法により高精度でかつ高効率でそれが推定される。人間活動センシング,音声,ツィッターメッセージを含む人工的データセットおよび実世界データセット上での実験を通して,ここでは,提案手法の有用性を示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
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システム・制御理論一般  ,  数値計算 
引用文献 (54件):
  • Adams, R. P., & MacKay, D. J. C. (2007). Bayesian online changepoint detection. Technical Report. arXiv:0710.3742v1 [stat.ML].
  • Ali, S. M., & Silvey, S. D. (1966). A general class of coefficients of divergence of one distribution from another. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 28(1), 131-142.
  • Basseville, M., & Nikiforov, I. V. (1993). Detection of abrupt changes: theory and application. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, Inc.
  • Bellman, R. (1961). Adaptive control processes: a guided tour. Princeton, NJ, USA: Princeton University Press.
  • Bickel, S., Br?ckner, M., & Scheffer, T. (2007). Discriminative learning for differing training and test distributions. In Proceedings of the 24th international conference on machine learning (pp. 81-88).
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