論文の概要: Exploring the Influence of Dimensionality Reduction on Anomaly Detection
Performance in Multivariate Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04429v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 11:59:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 14:13:22.223640
- Title: Exploring the Influence of Dimensionality Reduction on Anomaly Detection
Performance in Multivariate Time Series
- Title（参考訳）: 多変量時系列の異常検出性能に及ぼす次元減少の影響の検討
- Authors: Mahsun Altin, Altan Cakir
- Abstract要約: この研究は、MSL、SMAP、SWaTの3つの異なるデータセットにわたる包括的な評価を含んでいる。
調査対象はPCA, UMAP, Random Projection, t-SNEである。
トレーニング時間の顕著な減少が観察され,次元が半減すると約300%,650%の減少がみられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents an extensive empirical study on the integration of
dimensionality reduction techniques with advanced unsupervised time series
anomaly detection models, focusing on the MUTANT and Anomaly-Transformer
models. The study involves a comprehensive evaluation across three different
datasets: MSL, SMAP, and SWaT. Each dataset poses unique challenges, allowing
for a robust assessment of the models' capabilities in varied contexts. The
dimensionality reduction techniques examined include PCA, UMAP, Random
Projection, and t-SNE, each offering distinct advantages in simplifying
high-dimensional data. Our findings reveal that dimensionality reduction not
only aids in reducing computational complexity but also significantly enhances
anomaly detection performance in certain scenarios. Moreover, a remarkable
reduction in training times was observed, with reductions by approximately
300\% and 650\% when dimensionality was halved and minimized to the lowest
dimensions, respectively. This efficiency gain underscores the dual benefit of
dimensionality reduction in both performance enhancement and operational
efficiency. The MUTANT model exhibits notable adaptability, especially with
UMAP reduction, while the Anomaly-Transformer demonstrates versatility across
various reduction techniques. These insights provide a deeper understanding of
the synergistic effects of dimensionality reduction and anomaly detection,
contributing valuable perspectives to the field of time series analysis. The
study underscores the importance of selecting appropriate dimensionality
reduction strategies based on specific model requirements and dataset
characteristics, paving the way for more efficient, accurate, and scalable
solutions in anomaly detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MUTANTモデルとAnomaly-Transformerモデルに着目し,次元減少技術と高度な教師なし時系列異常検出モデルの統合に関する実験的検討を行った。
この研究は、MSL、SMAP、SWaTの3つの異なるデータセットにわたる包括的な評価を含んでいる。
各データセットにはユニークな課題があり、さまざまなコンテキストにおけるモデルの能力の堅牢な評価が可能になる。
PCA, UMAP, Random Projection, t-SNEなどの次元化技術は, 高次元データを単純化する上で, それぞれ大きな利点がある。
その結果,次元減少は計算複雑性を低減するだけでなく,特定のシナリオにおける異常検出性能を大幅に向上させることがわかった。
さらに, トレーニング時間の顕著な減少が観察され, 寸法を半減して最低寸法に最小化した場合, 約300\%, 650\%の減少が認められた。
この効率向上は、性能向上と運転効率の両面での次元還元の二重利益を裏付けるものである。
MUTANTモデルは、特にUMAP還元において顕著な適応性を示し、一方、Anomaly-Transformerは様々な還元技術にまたがって多角性を示す。
これらの洞察は、次元の縮小と異常検出の相乗効果をより深く理解し、時系列分析の分野に貴重な視点をもたらす。
この研究は、特定のモデル要求とデータセット特性に基づいて適切な次元性低減戦略を選択することの重要性を強調し、異常検出におけるより効率的で正確でスケーラブルなソリューションへの道を開く。
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