論文の概要: Unsupervised Outlier Detection using Random Subspace and Subsampling Ensembles of Dirichlet Process Mixtures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00773v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 08:13:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:46:37.216657
- Title: Unsupervised Outlier Detection using Random Subspace and Subsampling Ensembles of Dirichlet Process Mixtures
- Title（参考訳）: ランダム部分空間とディリクレ過程のサブサンプリングアンサンブルを用いた教師なし外乱検出
- Authors: Dongwook Kim, Juyeon Park, Hee Cheol Chung, Seonghyun Jeong,
- Abstract要約: 本稿では,ディリクレ過程のガウス混合のアンサンブルを利用した新しい外乱検出法を提案する。
この教師なしのアルゴリズムは、ランダムな部分空間とサブサンプリングアンサンブルを用いて、効率的な計算を確実にし、アウタリア検出器のロバスト性を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3258129717033857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Probabilistic mixture models are recognized as effective tools for unsupervised outlier detection owing to their interpretability and global characteristics. Among these, Dirichlet process mixture models stand out as a strong alternative to conventional finite mixture models for both clustering and outlier detection tasks. Unlike finite mixture models, Dirichlet process mixtures are infinite mixture models that automatically determine the number of mixture components based on the data. Despite their advantages, the adoption of Dirichlet process mixture models for unsupervised outlier detection has been limited by challenges related to computational inefficiency and sensitivity to outliers in the construction of outlier detectors. Additionally, Dirichlet process Gaussian mixtures struggle to effectively model non-Gaussian data with discrete or binary features. To address these challenges, we propose a novel outlier detection method that utilizes ensembles of Dirichlet process Gaussian mixtures. This unsupervised algorithm employs random subspace and subsampling ensembles to ensure efficient computation and improve the robustness of the outlier detector. The ensemble approach further improves the suitability of the proposed method for detecting outliers in non-Gaussian data. Furthermore, our method uses variational inference for Dirichlet process mixtures, which ensures both efficient and rapid computation. Empirical analyses using benchmark datasets demonstrate that our method outperforms existing approaches in unsupervised outlier detection.
- Abstract（参考訳）: 確率的混合モデルは,その解釈可能性や大域的特性から,教師なしの外れ値検出に有効なツールとして認識されている。
これらのうち、ディリクレプロセス混合モデルは、クラスタリングと外乱検出の両方において、従来の有限混合モデルの強力な代替品として際立っている。
有限混合モデルとは異なり、ディリクレ過程の混合は無限混合モデルであり、データに基づいて混合成分の数を自動的に決定する。
これらの利点にもかかわらず、教師なしの異常検出のためのディリクレプロセス混合モデルの採用は、異常検出器の構築における計算非効率性と異常検出に対する感度に関する課題によって制限されている。
さらに、ディリクレ過程のガウス混合は、非ガウスデータを離散的または二項的特徴で効果的にモデル化するのに苦労する。
これらの課題に対処するために、ディリクレ過程のガウス混合のアンサンブルを利用する新しい外乱検出法を提案する。
この教師なしのアルゴリズムは、ランダムな部分空間とサブサンプリングアンサンブルを用いて、効率的な計算を確実にし、アウタリア検出器のロバスト性を改善する。
アンサンブル法は,非ガウスデータにおける外乱検出手法の適合性をさらに向上させる。
さらに,ディリクレプロセスの混合に対する変分推論を用い,効率と迅速な計算を両立させる。
ベンチマーク・データセットを用いた実験解析により,提案手法は教師なし外乱検出において既存の手法よりも優れていることが示された。
関連論文リスト
- Representation and De-interleaving of Mixtures of Hidden Markov Processes [3.7348616912887445]
隠れマルコフ過程(HMP)の混合物の分離は、一般的にその表現モデルに依存する。
本稿では,HMPの混合物に対する新しい表現モデルとそれに対応するインターリーブ法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T12:24:23Z) - Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。
異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:04:36Z) - Fast Semisupervised Unmixing Using Nonconvex Optimization [80.11512905623417]
半/ライブラリベースのアンミックスのための新しい凸凸モデルを提案する。
スパース・アンミキシングの代替手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-23T10:07:41Z) - Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models [62.21617614504225]
セグメンテーションモデルは敵の摂動に弱いため、医療や自動運転といった重要な意思決定システムでの使用を妨げます。
近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。
本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T16:30:39Z) - Convergence of uncertainty estimates in Ensemble and Bayesian sparse
model discovery [4.446017969073817]
ブートストラップに基づく逐次しきい値最小二乗推定器による雑音に対する精度と頑健性の観点から経験的成功を示す。
このブートストラップに基づくアンサンブル手法は,誤差率の指数収束率で,確率的に正しい可変選択を行うことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T04:07:59Z) - A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical
Distributions with Missing Data [71.9573352891936]
本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。
楕円分布と潜在的な欠落データを扱う特性を混合した新しいEMアルゴリズムについて検討した。
合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T10:01:37Z) - Deblurring via Stochastic Refinement [85.42730934561101]
条件付き拡散モデルに基づくブラインドデブロアリングのための代替フレームワークを提案する。
提案手法は,PSNRなどの歪み指標の点で競合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-05T04:36:09Z) - Model-based clustering of partial records [11.193504036335503]
観測値の限界密度を用いたモデルベースの手法でクラスタリング手法を開発しています。
提案アルゴリズムは,不完全データセットの欠落値を考慮した,対応する全期待最大化(EM)手法と比較する。
シミュレーション研究により,本手法は実クラスタ分割の回復に有利であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T13:30:59Z) - A similarity-based Bayesian mixture-of-experts model [0.5156484100374058]
多変量回帰問題に対する新しい非パラメトリック混合実験モデルを提案する。
条件付きモデルを用いて、サンプル外入力の予測は、観測された各データポイントと類似性に基づいて行われる。
混合物のパラメータと距離測定値に基づいて後部推論を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T18:08:30Z) - Categorical anomaly detection in heterogeneous data using minimum
description length clustering [3.871148938060281]
異種データを扱うため,MPLに基づく異常検出モデルの拡張のためのメタアルゴリズムを提案する。
実験の結果, 離散混合モデルを用いることで, 従来の2つの異常検出アルゴリズムと比較して, 競合性能が向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-14T14:48:37Z) - Efficient Ensemble Model Generation for Uncertainty Estimation with
Bayesian Approximation in Segmentation [74.06904875527556]
アンサンブルセグメンテーションモデルを構築するための汎用的で効率的なセグメンテーションフレームワークを提案する。
提案手法では,層選択法を用いて効率よくアンサンブルモデルを生成することができる。
また,新たな画素単位の不確実性損失を考案し,予測性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-21T16:08:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。