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アイアナ:データ分析や人工知能(AI)などの技術雑記

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2016-03-26

異常検知について

この本を読みました。

いろんな場合でどんな手法があるかが書いてあるので、とても整理されています。

まとめると、

  • 1次元で山がひとつの異常検知:ガンマ分布で異常度を計算する
  • 多次元または山が複数ある異常検知:クラスタリング
  • 不要な次元を含むデータからの異常検知:主成分分析による異常検知
  • 目的変数のある異常検知:リッジ回帰
  • 周期のわかる時系列データの異常検知:自己回帰モデル
  • 周期のわからない時系列データの異常検知:部分状態空間モデル

って感じです。

多くの場合は、クラスタリングと主成分分析異常検知でまかなえます。

時系列異常検知のできる部分状態空間モデルは魅力的ですが、本によるとRのパッケージは充実してないみたい。要調査。