論文の概要: Weighted Random Cut Forest Algorithm for Anomaly Detections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01891v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 18:50:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-13 14:28:44.675946
- Title: Weighted Random Cut Forest Algorithm for Anomaly Detections
- Title（参考訳）: 重み付きランダムカットフォレストアルゴリズムによる異常検出
- Authors: Sijin Yeom and Jae-Hun Jung
- Abstract要約: ランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズムは異常検出のために開発された。
重み付きRCF(WRCF)と呼ばれる新しいRCFを提案する。
WRCFはまた、データ密度を考慮してツリーネットワークを適応的に切断する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Random cut forest (RCF) algorithms have been developed for anomaly detection,
particularly for the anomaly detection in time-series data. The RCF algorithm
is the improved version of the isolation forest algorithm.
Unlike the isolation forest algorithm, the RCF algorithm has the power of
determining whether the real-time input has anomaly by inserting the input in
the constructed tree network.
There have been developed various RCF algorithms including Robust RCF (RRCF)
with which the cutting procedure is adaptively chosen probabilistically. RRCF
shows better performance compared to the isolation forest as the cutting
dimension is decided based on the geometric range of the data. The overall data
structure is, however, not considered in the adaptive cutting algorithm with
the RRCF. In this paper, we propose a new RCF, so-called the weighted RCF
(WRCF). In order to introduce the WRCF, we first introduce a new geometric
measure, i.e., a \textit{density measure} which is crucial for the construction
of the WRCF. We provide various mathematical properties of the density measure.
The proposed WRCF also cuts the tree network adaptively, but with consideration
of the denseness of the data. The proposed method is more efficient when the
data is structured and achieves the desired anomaly score more rapidly than the
RRCF. We provide theorems that prove our claims with numerical examples.
- Abstract（参考訳）: ランダムカットフォレスト(RCF)アルゴリズムは,特に時系列データにおける異常検出のために開発されている。
RCFアルゴリズムは分離森林アルゴリズムの改良版である。
分離フォレストアルゴリズムとは異なり、RCFアルゴリズムは、構築されたツリーネットワークに入力を挿入することでリアルタイム入力が異常であるかどうかを判定する能力を有する。
Robust RCF (RRCF) を含む様々な RCF アルゴリズムが開発されており、カット手順は確率的に適応的に選択される。
RRCFは、データの幾何学的範囲に基づいて切断寸法を決定するため、孤立林と比較して優れた性能を示す。
しかし、全体的なデータ構造はRRCFによる適応的切断アルゴリズムでは考慮されていない。
本稿では,重み付きRCF(WRCF)と呼ばれる新しいRCFを提案する。
WRCFを導入するために、我々はまず、WRCFの構築に不可欠である新しい幾何測度、すなわち \textit{density measure}を導入する。
我々は密度測定の様々な数学的性質を提供する。
提案したWRCFは木ネットワークを適応的に切断するが,データの密度を考慮した。
提案手法は,データを構造化し,rrcfよりも高速に所望の異常スコアを得る場合,より効率的である。
我々の主張を数値的な例で証明する定理を提供する。
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