論文の概要: Finding Outliers in Gaussian Model-Based Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1907.01136v4
• Date: Fri, 5 May 2023 14:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 18:46:56.741430
• Title: Finding Outliers in Gaussian Model-Based Clustering
• Title（参考訳）: ガウスモデルに基づくクラスタリングにおける外れ値の探索
• Authors: Katharine M. Clark and Paul D. McNicholas
• Abstract要約: 外層アルゴリズムは、外層包摂法とトリミング法という2つの広いカテゴリに分類される傾向がある。 ログ類似度が基準分布に従うまで、最も可能性の低い点を除去するアルゴリズムが提案されている。 この結果、本質的に外接数の数を推定するトリミング法が導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4366811507669124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised classification, or clustering, is a problem often plagued by outliers, yet there is a paucity of work on handling outliers in unsupervised classification. Outlier algorithms tend to fall into two broad categories: outlier inclusion methods and trimming methods, which often require pre-specification of the number of points to remove. The fact that sample Mahalanobis distance is beta-distributed is used to derive an approximate distribution for the log-likelihoods of subset finite Gaussian mixture models. An algorithm is proposed that removes the least likely points, which are deemed outliers, until the log-likelihoods adhere to the reference distribution. This results in a trimming method which inherently estimates the number of outliers present.
• Abstract（参考訳）: 教師なし分類(unsupervised classification)またはクラスタリング(clustering)は、異常者によってしばしば悩まされる問題である。 外乱アルゴリズムは、外乱包含法とトリミング法という2つの広いカテゴリに分類される傾向があり、除去する点の数を事前に特定する必要がある。 サンプルマハラノビス距離がβ分布であるという事実は、部分有限ガウス混合モデルの対数分布を近似的に導くために用いられる。 対数類似度が基準分布に従うまで、外れ値と見なされる最も可能性の低い点を除去するアルゴリズムが提案されている。 この結果、トリミング法は本質的に存在する外れ値の数を推定する。

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