論文の概要: Anomaly component analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16139v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 17:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 14:47:49.144803
- Title: Anomaly component analysis
- Title（参考訳）: 異常成分分析
- Authors: Romain Valla, Pavlo Mozharovskyi, Florence d'Alch\'e-Buc
- Abstract要約: 本稿では,データ深度をスコアとして,異常観測を探索的に分析するための新しい統計ツールを提案する。
異常成分分析(英: Anomaly component analysis、略称: ACA)は、異常を最もよく視覚化し説明する低次元データ表現を探索する手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.046315755726937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the crossway of machine learning and data analysis, anomaly detection aims
at identifying observations that exhibit abnormal behaviour. Be it measurement
errors, disease development, severe weather, production quality default(s)
(items) or failed equipment, financial frauds or crisis events, their on-time
identification and isolation constitute an important task in almost any area of
industry and science. While a substantial body of literature is devoted to
detection of anomalies, little attention is payed to their explanation. This is
the case mostly due to intrinsically non-supervised nature of the task and
non-robustness of the exploratory methods like principal component analysis
(PCA).
We introduce a new statistical tool dedicated for exploratory analysis of
abnormal observations using data depth as a score. Anomaly component analysis
(shortly ACA) is a method that searches a low-dimensional data representation
that best visualises and explains anomalies. This low-dimensional
representation not only allows to distinguish groups of anomalies better than
the methods of the state of the art, but as well provides a -- linear in
variables and thus easily interpretable -- explanation for anomalies. In a
comparative simulation and real-data study, ACA also proves advantageous for
anomaly analysis with respect to methods present in the literature.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とデータ分析のクロスウェイでは、異常検出は異常な振る舞いを示す観察を識別することを目的としている。
エラーの測定、病気の発生、厳しい天候、生産品質のデフォルト(イテム)、または設備の故障、金融詐欺、危機イベントなど、そのオンタイムでの識別と隔離は、産業や科学のほぼあらゆる分野において重要なタスクである。
かなりの量の文献が異常の検出に費やされているが、それらの説明にはほとんど注意が払わない。
これは、主に主成分分析(pca)のような探索的メソッドの非教師なし性と非ロバスト性によって引き起こされる。
本研究では,データ深度をスコアとして,異常観測の探索的分析を行うための新しい統計ツールを提案する。
異常成分分析(英: anomaly component analysis、略称: aca)は、異常を最も可視化し説明する低次元データ表現を検索する手法である。
この低次元表現は、芸術的状態の方法よりも優れた異常群の識別を可能にするだけでなく、変数の線形であり、したがって容易に解釈可能な異常の説明を提供する。
比較シミュレーションおよび実データ研究において、ACAは文献に存在する手法に関して異常解析に有利であることを示す。
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