要約
要旨 外れ値検出はデータマイニングにおいて重要な課題であり、さまざまな研究分野で広く研究されている。これは、わずかな逸脱データを検出するのに利用できる。本論文では、「1つを除く（Leave One Out）」手法を用いて、各個々のデータ点が主方向の変動に「含まれる場合」と「含まれない場合」の影響を検証する。この考えに基づき、異常なインスタンス（外れ値）の影響を強調するための過剰サンプリング主成分分析を用いた外れ値検出手法を提案する。また、疑わしい外れ値の特定に加え、新たに到着する異常をリアルタイムで検出するオンライン異常検出手法も設計した。さらに、効率的な計算を実現し、オンライン検出の要件を満たすために、主方向の高速更新手法についても検討した。数値実験の結果、本手法が計算時間の点で効果的であり、異常検出の精度も高いことが示された。