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J-GLOBAL ID：201702232828384762   整理番号：17A1238650

教師なし異常値検出のための袋詰め部分空間【Powered by NICT】

Bagged Subspaces for Unsupervised Outlier Detection

著者 (2件)： Pasillas-Diaz Jose Ramon (Department of Software, IT Engineering, Ecole de Technologie Superieure, Montreal, QC, Canada) ,  Ratte Sylvie (Department of Software, IT Engineering, Ecole de Technologie Superieure, Montreal, QC, Canada)
資料名： Computational Intelligence  (Computational Intelligence)
巻： 33  号： 3  ページ： 507-523  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1312A  ISSN： 0824-7935  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの領域で,重要な事象が共通のシナリオとしてではなく,則からの偏差として表現できないためである。これらの特定,outnumbered,逸脱,時には未知もイベントに関連した重要性と影響は応用領域(例えば,乳癌検出,衛星画像分類など)に直接関係する。これらのまれな事象または異常値の検出は,最近,現在利用可能なアルゴリズムの広範囲で証明されたように人気を集めている。これらのアルゴリズムは,それらの個々の検出率を改善するために何が異常値,集団におけるそれらの統合に向けた指向特性を構成する約異なる仮定に基づいている。しかし,電流アンサンブル異常値検出アプローチの使用を制限する二因子である:第一に,ほとんどの場合,異常値は全次元では検出されないが,その代わりに,データの特定の部分空間に位置している第二の検出器アンサンブルを用いて達成された検出率に関する期待される改善にもかかわらず,アンサンブルの計算効率は直線的に増加する成分の数は増加した。本論文では,特徴の異なるサブセットとデータのサブサンプルに基づく異常値を同定し,類似したアンサンブル異常値検出アプローチの計算効率を改善しながら,よりロバストな結果を提供することをアンサンブル手法を提案した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分集合 ,  電流 ,  ロバスト性 ,  *異常値 ,  検出器 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  検出率 ,  画像分類 ,  乳癌検出 ,  *部分空間 ,  *異常値検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 異常値検出 ,  特徴袋詰め ,  部分空間選択 ,  アンサンブル ,  サンプリング

分類 (5件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  信頼性  (KB04040H) ,  不均質流  (BC02060J) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  異常値検出 ,  袋詰め ,  部分空間