よく使われる手法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/05/25 01:44 UTC 版)
いくつかの異常検知手法が文献によって提案されている。いくつかのよく使われる手法を示す： 正規分布に従うデータの異常検知ホテリング理論 マハラノビス・タグチ法 密度比推定 非正規データの異常検知ガンマ分布の当てはめ カイ二乗分布への当てはめ k近傍法 k平均法 混合ガウス分布モデル One Class SVM 密度比推定 不要次元のある次元データの異常検知主成分分析 確率的主成分分析 カーネル主成分分析 入出力関係のあるデータの異常検知線形回帰モデル リッジ回帰 ガウス過程回帰 時系列データの異常検知近傍法 特異スペクトル変換法 自己回帰モデル 状態空間モデル 変数間に関係があるデータの異常検知疎構造学習
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