전체 글13 dummy_1 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 7. 9. [Outlier Detection in HD] Concentration Effect: A Motivation of High-Dimensional Outlier Detection 목차 0. Overview 이 글에서는 고차원 자료를 위한 이상치 탐지 기법의 주된 동기가 되는 현상인 집중효과 (Concentration Effect)를 소개하고 이러한 집중효과를 방지하기 위해 어떠한 접근법이 고려될 수 있는지 설명하고자 합니다. 이 글을 읽음으로써 다음 질문들에 대한 답을 얻어가실 수 있습니다. 집중효과 (Concentration Effect)란 무엇인가? 집중효과가 이상치 탐지에 미치는 영향은 무엇인가? 집중효과를 방지할 수 있는 (일반화된) 접근법은 무엇인가? 1. Introduction 무엇이든 결론부터 이야기하는게 좋지 않습니까? 위의 질문에 대한 답을 먼저하고 자세한 설명은 본문에서 다루도록 하겠습니다. 집중효과 (Concentration Effect)란 무엇인가? 집중효과.. 2021. 4. 16. [Outlier Detection in High-Dimensional Data] (OutRank) Outlier Ranking via Subspace Analysis in Multiple Views of the Data 리뷰 Paper ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5767916?casa_token=GOPwF1ieLbcAAAAA:d8Tm9ZFsIugvR5LDZajFhwAVKbZkdkOu2HSXY2Gxhu6JGB_5PTYhTwUF3QaLQD5PfFfegkhk Abstract $OutRank$는 observation마다 여러개의 relevant subspace를 찾아 outlier score를 계산하는 (local) subspace outlier mining 방법입니다. $OutRank$는 relevant subspace search 방법으로 기존 subspace clustering 테크닉을 차용합니다. Subspace clustering을 통해 얻은 set of relevant subspa.. 2020. 10. 3. [Outlier Detection in High-Dimensional Data] (OUTRES) Statistical Selection of Relevant Subspace Projections for Outlier Ranking Paper ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5767916?casa_token=GOPwF1ieLbcAAAAA:d8Tm9ZFsIugvR5LDZajFhwAVKbZkdkOu2HSXY2Gxhu6JGB_5PTYhTwUF3QaLQD5PfFfegkhk Abstract OUTRES는 outlier detection in high-dimensional data에서의 문제를 해결하기 위해 observation 마다 relevant subspace를 찾는 (Local) Subspace Outlier Mining 방법론 입니다. 이 때, relevant subspace는 SOD와 다르게 변수 조합이 여러개인 multiple subspace가 제공됩니다. 이 때문에 다양한 관점 (multipl.. 2020. 9. 19. 이전 1 2 3 4 다음
