論文の概要: Combating Financial Crimes with Unsupervised Learning Techniques:
Clustering and Dimensionality Reduction for Anti-Money Laundering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00777v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 17:31:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 00:22:51.504741
- Title: Combating Financial Crimes with Unsupervised Learning Techniques:
Clustering and Dimensionality Reduction for Anti-Money Laundering
- Title(参考訳): 教師なし学習手法による金融犯罪の共謀:反モニー洗浄のためのクラスタリングと次元化
- Authors: Ahmed N. Bakry, Almohammady S. Alsharkawy, Mohamed S. Farag, and Kamal
R. Raslan
- Abstract要約: AML(Anti-Money Laundering)は、金融システムの整合性を確保するための重要なタスクである。
教師なし学習、特にクラスタリングは、このタスクにとって有望なソリューションです。
本稿では,クラスタリング手法の集約的階層クラスタリングと4次元縮小手法の併用の有効性について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Anti-Money Laundering (AML) is a crucial task in ensuring the integrity of
financial systems. One keychallenge in AML is identifying high-risk groups
based on their behavior. Unsupervised learning, particularly clustering, is a
promising solution for this task. However, the use of hundreds of features
todescribe behavior results in a highdimensional dataset that negatively
impacts clustering performance.In this paper, we investigate the effectiveness
of combining clustering method agglomerative hierarchicalclustering with four
dimensionality reduction techniques -Independent Component Analysis (ICA),
andKernel Principal Component Analysis (KPCA), Singular Value Decomposition
(SVD), Locality Preserving Projections (LPP)- to overcome the issue of
high-dimensionality in AML data and improve clusteringresults. This study aims
to provide insights into the most effective way of reducing the dimensionality
ofAML data and enhance the accuracy of clustering-based AML systems. The
experimental results demonstrate that KPCA outperforms other dimension
reduction techniques when combined with agglomerativehierarchical clustering.
This superiority is observed in the majority of situations, as confirmed by
threedistinct validation indices.
- Abstract(参考訳): AML(Anti-Money Laundering)は、金融システムの整合性を確保するための重要なタスクである。
AMLの1つの重要な特徴は、その振る舞いに基づいてハイリスクグループを特定することである。
教師なし学習、特にクラスタリングは、このタスクにとって有望なソリューションです。
However, the use of hundreds of features todescribe behavior results in a highdimensional dataset that negatively impacts clustering performance.In this paper, we investigate the effectiveness of combining clustering method agglomerative hierarchicalclustering with four dimensionality reduction techniques -Independent Component Analysis (ICA), andKernel Principal Component Analysis (KPCA), Singular Value Decomposition (SVD), Locality Preserving Projections (LPP)- to overcome the issue of high-dimensionality in AML data and improve clusteringresults.
本研究では,AMLデータの次元性を最も効果的に削減し,クラスタリングに基づくAMLシステムの精度を向上させることを目的とした。
実験の結果,KPCAは凝集階層クラスタリングと組み合わせることで,他の次元低減技術よりも優れていた。
この優位性は多くの状況において観察され、3つの異なる検証指標によって確認される。
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