論文の概要: Randomized PCA Forest for Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12776v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 09:52:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.165944
• Title: Randomized PCA Forest for Outlier Detection
• Title（参考訳）: 外乱検出のための無作為PCA林
• Authors: Muhammad Rajabinasab, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj, Peter Schneider-Kamp, Arthur Zimek,
• Abstract要約: RPCAフォレストを外乱検出に用いる新しい教師なし外乱検出法を開発した。 実験結果から,従来の手法や最先端手法と比較して,提案手法の優位性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.763679419292288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel unsupervised outlier detection method based on Randomized Principal Component Analysis (PCA). Inspired by the performance of Randomized PCA (RPCA) Forest in approximate K-Nearest Neighbor (KNN) search, we develop a novel unsupervised outlier detection method that utilizes RPCA Forest for outlier detection. Experimental results showcase the superiority of the proposed approach compared to the classical and state-of-the-art methods in performing the outlier detection task on several datasets while performing competitively on the rest. The extensive analysis of the proposed method reflects it high generalization power and its computational efficiency, highlighting it as a good choice for unsupervised outlier detection.
• Abstract（参考訳）: ランダム化主成分分析(PCA)に基づく教師なし外乱検出手法を提案する。 K-Nearest Neighbor(KNN)探索におけるRandomized PCA(RPCA)フォレストの性能に着想を得て,RPCAフォレストを外乱検出に用いる新しい教師なし外乱検出法を開発した。 実験結果から,提案手法は古典的手法や最先端手法と比較して,複数のデータセット上で外れ値検出タスクを実行し,残りを競合的に実行した場合に比べて優れていることが示された。 提案手法の広範な解析は,高一般化パワーとその計算効率を反映し,教師なしの外れ値検出に適した選択であることを示す。

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