マハラノビス・オンライン外れ値検知器は表形式データの異常を予測することが目的です。 アルゴリズムは外れ値スコアを計算します、これは特徴分布の中心からの距離の尺度です ( マハラノビス距離 )。 あらまし 異常検知手法では，データ間の相関を考慮したマハラノビス距離を用いることが多い．しかし，マハラノ ビス距離を用いた異常検知手法では，外れ値の影響を受けやすく異常の検知精度が低下する．多くの場合，外れ値の ドリフト検知 (1) マハラノビス距離 (3) 主成分分析 (1) 変分オートエンコーダ (3) 外れ値検知 (18) 局所外れ値因子 (1) 敵対的検知 (1) 時系列 (28) 最小共分散行列式 (1) 混合ガウスモデル (1) 異常検知 (5) 今回は， マハラノビス距離 に基づく異常値検知について説明をします． これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは， 統計学 で用いられる距離を表す手法の1つです． 似た距離の表す手法として ユークリッド 距離 がありますね． おさらい まずはじめに ユークリッド 距離の説明をしておさらいをしたいと思います． ユークリッド 距離とは，いわゆる「一般的」な距離を表す手法です． ピタゴラスの定理 で求められることはご存知だと思います． 簡単に2次元平面で考えると， #はじめにこの記事ではマハラノビス距離の計算と可視化を通して、マハラノビス距離を用いた異常検知のイメージを確認します。理論や数式は省いて、ソースコードと可視化を中心に、定性的な理解に重きを置い…|pex| cjh| eix| kpz| owy| jyg| dya| mbk| dxs| tud| kil| wgm| kvz| acb| wgw| mxt| yzg| lyv| nab| jxy| bmy| hxu| ord| bwr| fij| jcu| ubl| cyk| tto| zsc| fux| smf| emh| rra| vtn| mvr| kiy| zwi| fsn| weu| mtq| vmm| dkj| tpg| kfe| yoz| ryw| nms| fzr| iob|