異常検知
異常検知は、侵入検知システム、詐欺検知、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知、システムヘルスモニタリング、センサネットワークのイベント検知、生態系の乱れの検知など、様々な分野に応用できる。データセットから異常なデータを除去するための前処理でしばしば使われる。教師あり学習では、データセットから異常なデータを除去することはしばしば精度の統計的に有意な増加をもたらす。
いくつかの異常検知手法が文献によって提案されている。いくつかのよく使われる手法を示す:
正規分布に従うデータの異常検知 ホテリング理論 マハラノビス・タグチ法 密度比推定
非正規データの異常検知 ガンマ分布の当てはめ カイ二乗分布への当てはめ k近傍法 k平均法 混合ガウス分布モデル One Class SVM 密度比推定
不要次元のある次元データの異常検知 主成分分析 確率的主成分分析 カーネル主成分分析
入出力関係のあるデータの異常検知 線形回帰モデル リッジ回帰 ガウス過程回帰
時系列データの異常検知 近傍法 特異スペクトル変換法 自己回帰モデル 状態空間モデル
変数間に関係があるデータの異常検知 疎構造学習