/ プログラム/ 発表一覧/ 著者一覧/ 企業展示一覧/ jsai2009ホーム /

1B1-2 次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較

06月17日(Wed) 09:00〜10:00 B会場(ホール棟5F-52室)
1B1 機械学習・データマイニング「クラスタリング」

演題番号1B1-2
題目次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較
著者乾 稔(東京大学)
矢入 健久(東京大学)
河原 吉伸(東京工業大学)
町田 和雄(東京大学)
時間06月17日(Wed) 09:20〜09:40
概要システム監視へのデータマイニングの適用は結果の解釈の困難さや,その後の異常診断へのつなげ難さという欠点があるが,それらを克服するアプローチとして,入力空間で結果を解釈することが出来る次元削減と再構成誤差を用いた異常検知法がある.本稿では,多くの次元削減法からタイプの異なる5つの次元削減法とk-means法について,ベンチマークデータと実際の人工衛星データを用いて異常検知の観点から比較検討を行った.
論文PDFファイル