論文の概要: Unsupervised Parameter-free Outlier Detection using HDBSCAN* Outlier Profiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08867v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 18:48:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:43.464558
- Title: Unsupervised Parameter-free Outlier Detection using HDBSCAN* Outlier Profiles
- Title（参考訳）: HDBSCAN*外乱プロファイルを用いた教師なしパラメータフリー外乱検出
- Authors: Kushankur Ghosh, Murilo Coelho Naldi, Jörg Sander, Euijin Choo,
- Abstract要約: アウトレーヤはデータセットと大きく異なるデータポイントである。
GLOSHは、HDBSCAN*内の教師なしの外れ値検出方法である。
最良値を求めるための教師なし戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3107174618549584
- License:
- Abstract: In machine learning and data mining, outliers are data points that significantly differ from the dataset and often introduce irrelevant information that can induce bias in its statistics and models. Therefore, unsupervised methods are crucial to detect outliers if there is limited or no information about them. Global-Local Outlier Scores based on Hierarchies (GLOSH) is an unsupervised outlier detection method within HDBSCAN*, a state-of-the-art hierarchical clustering method. GLOSH estimates outlier scores for each data point by comparing its density to the highest density of the region they reside in the HDBSCAN* hierarchy. GLOSH may be sensitive to HDBSCAN*'s minpts parameter that influences density estimation. With limited knowledge about the data, choosing an appropriate minpts value beforehand is challenging as one or some minpts values may better represent the underlying cluster structure than others. Additionally, in the process of searching for ``potential outliers'', one has to define the number of outliers n a dataset has, which may be impractical and is often unknown. In this paper, we propose an unsupervised strategy to find the ``best'' minpts value, leveraging the range of GLOSH scores across minpts values to identify the value for which GLOSH scores can best identify outliers from the rest of the dataset. Moreover, we propose an unsupervised strategy to estimate a threshold for classifying points into inliers and (potential) outliers without the need to pre-define any value. Our experiments show that our strategies can automatically find the minpts value and threshold that yield the best or near best outlier detection results using GLOSH.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とデータマイニングでは、アウトレイア(outlier)はデータセットと大きく異なるデータポイントであり、統計やモデルにバイアスをもたらす可能性のある無関係な情報をしばしば導入する。
したがって、教師なしの手法は、情報に制限がある場合や、情報がない場合、外れ値を検出するのに不可欠である。
GLOSH(Global-Local Outlier Scores based on Hierarchies)は、HDBSCAN*内の教師なしのアウトリエ検出手法である。
GLOSHは、その密度を、HDBSCAN*階層に属する領域の最も高い密度と比較することによって、各データポイントのアウトリースコアを推定する。
GLOSHは密度推定に影響を与えるHDBSCAN*のミンプツパラメータに敏感である。
データに関する知識が限られているため、事前に適切なminpts値を選択することは難しい。
さらに、 ‘potential outliers' を検索する過程で、データセットが持つoutliers n の数を定義する必要がある。
本稿では,'best'' minpts値を求めるための教師なしの戦略を提案し,各minpts値にまたがるGLOSHスコアの範囲を利用して,GLOSHスコアがデータセットの他の部分から最適な外れ値を特定する。
さらに,任意の値の事前定義を必要とせず,inlier と(潜在的に)outlier に分類する閾値を推定するための教師なし戦略を提案する。
実験の結果,GLOSHを用いた最適又は最良外れ値検出結果が得られるミンプツ値としきい値を自動的に検出できることが判明した。
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