論文の概要: RIO-CPD: A Riemannian Geometric Method for Correlation-aware Online Change Point Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09698v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 21:42:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 21:18:20.397989
- Title: RIO-CPD: A Riemannian Geometric Method for Correlation-aware Online Change Point Detection
- Title（参考訳）: RIO-CPD:相関を考慮したオンライン変化点検出のためのリーマン幾何学的手法
- Authors: Chengyuan Deng, Zhengzhang Chen, Xujiang Zhao, Haoyu Wang, Junxiang Wang, Haifeng Chen, Jie Gao,
- Abstract要約: Rio-CPDは非パラメトリック相関対応オンライン変更点検出フレームワークである。
Rio-CPDは検出精度と効率において既存の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.945721128755544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The objective of change point detection is to identify abrupt changes at potentially multiple points within a data sequence. This task is particularly challenging in the online setting where various types of changes can occur, including shifts in both the marginal and joint distributions of the data. This paper tackles these challenges by sequentially tracking correlation matrices on the Riemannian geometry, where the geodesic distances accurately capture the development of correlations. We propose Rio-CPD, a non-parametric correlation-aware online change point detection framework that combines the Riemannian geometry of the manifold of symmetric positive definite matrices and the cumulative sum statistic (CUSUM) for detecting change points. Rio-CPD enhances CUSUM by computing the geodesic distance from present observations to the Fr\'echet mean of previous observations. With careful choice of metrics equipped to the Riemannian geometry, Rio-CPD is simple and computationally efficient. Experimental results on both synthetic and real-world datasets demonstrate that Rio-CPD outperforms existing methods in detection accuracy and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 変化点検出の目的は、データシーケンス内の潜在的に複数の点における急激な変化を特定することである。
このタスクは、データの限界分布とジョイント分布の両方の変化を含む、さまざまなタイプの変更が発生するオンライン環境では特に困難である。
本稿では,リーマン幾何学上の相関行列を逐次追跡することにより,これらの課題に対処する。
対称正定行列多様体のリーマン幾何学と,変化点を検出する累積和統計量(CUSUM)を組み合わせた,非パラメトリック相関対応オンライン変化点検出フレームワークであるRio-CPDを提案する。
Rio-CPDは、現在の観測から以前の観測のFr'echet平均までの距離を計算することでCUSUMを強化する。
リーマン幾何学のメトリクスを慎重に選択することで、リオCPDは単純で計算的に効率的である。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験結果から、Rio-CPDは検出精度と効率において既存の手法よりも優れていることが示された。
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