Fugu-MT 論文翻訳(概要): A boosted outlier detection method based on the spectrum of the Laplacian matrix of a graph

論文の概要: A boosted outlier detection method based on the spectrum of the Laplacian matrix of a graph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03039v2
Date: Mon, 10 Aug 2020 10:47:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 00:34:21.062242
Title: A boosted outlier detection method based on the spectrum of the Laplacian matrix of a graph
Title（参考訳）: グラフのラプラシアン行列のスペクトルに基づく昇降率検出法
Authors: Nicolas Cofre
Abstract要約: 本稿では,グラフのラプラシア行列のスペクトルに基づく新しい外乱検出アルゴリズムを提案する。ラプラシア行列の空間性は計算負担を著しく減少させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper explores a new outlier detection algorithm based on the spectrum of the Laplacian matrix of a graph. Taking advantage of boosting together with sparse-data based learners. The sparcity of the Laplacian matrix significantly decreases the computational burden, enabling a spectrum based outlier detection method to be applied to larger datasets compared to spectral clustering. The method is competitive on synthetic datasets with commonly used outlier detection algorithms like Isolation Forest and Local Outlier Factor.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフのラプラシアン行列のスペクトルに基づく新しい外れ値検出アルゴリズムについて検討する。スパースデータベースの学習者とを併用するメリットがある。ラプラシアン行列のスパーシティは計算負荷を大幅に削減し、スペクトルクラスタリングに比べて大きなデータセットにスペクトルベースの異常検出法を適用することができる。この方法は、分離森林や局所外層因子のような一般的に使用される外層検出アルゴリズムで合成データセットと競合する。

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