論文の概要: AIDA: Analytic Isolation and Distance-based Anomaly Detection Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02645v2
- Date: Thu, 8 Dec 2022 10:40:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 14:12:36.406838
- Title: AIDA: Analytic Isolation and Distance-based Anomaly Detection Algorithm
- Title（参考訳）: AIDA:解析的分離と距離に基づく異常検出アルゴリズム
- Authors: Luis Antonio Souto Arias, Cornelis W. Oosterlee and Pasquale Cirillo
- Abstract要約: 解析的分離と距離に基づく異常検出アルゴリズム(AIDA)を開発した。
AIDAは、最も近い隣人の概念に依存しない最初の距離ベース手法であり、パラメータフリーモデルである。
本稿では,アイソレーションベースのeXplanation(TIX)アルゴリズムであるAIDAに基づいて,数百次元のデータセットにおいても最も関連性の高い外乱特性を求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2320417845168326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We combine the metrics of distance and isolation to develop the Analytic
Isolation and Distance-based Anomaly (AIDA) detection algorithm. AIDA is the
first distance-based method that does not rely on the concept of
nearest-neighbours, making it a parameter-free model.
Differently from the prevailing literature, in which the isolation metric is
always computed via simulations, we show that AIDA admits an analytical
expression for the outlier score, providing new insights into the isolation
metric. Additionally, we present an anomaly explanation method based on AIDA,
the Tempered Isolation-based eXplanation (TIX) algorithm, which finds the most
relevant outlier features even in data sets with hundreds of dimensions. We
test both algorithms on synthetic and empirical data: we show that AIDA is
competitive when compared to other state-of-the-art methods, and it is superior
in finding outliers hidden in multidimensional feature subspaces. Finally, we
illustrate how the TIX algorithm is able to find outliers in multidimensional
feature subspaces, and use these explanations to analyze common benchmarks used
in anomaly detection.
- Abstract（参考訳）: 距離と孤立度の測定値を組み合わせて,AIDA(Analytic isolated and Distance-based Anomaly)検出アルゴリズムを開発した。
AIDAは、最も近い隣人の概念に依存しない最初の距離ベース手法であり、パラメータフリーモデルである。
孤立度メトリックが常にシミュレーションによって計算される一般的な文献とは異なり、aidaは外れ値の分析式を認めており、孤立度メトリックに対する新たな洞察を与えている。
さらに,AIDAに基づく異常説明手法であるTIXアルゴリズムを提案し,数百次元のデータセットにおいても最も関連性の高い外乱特徴を求める。
我々は、AIDAが他の最先端手法と比較して競争力があることを示し、多次元特徴部分空間に隠れたアウトリーチを見つけるのに優れていることを示す。
最後に、tixアルゴリズムが多次元特徴部分空間の外れ値を見出す方法を説明し、これらの説明を用いて異常検出に使用される共通ベンチマークを分析する。
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