AI用語集
人工知能の完全辞典
重心からの距離
割り当てられたクラスタの中心からの点の距離を評価するために使用される指標で、距離が大きいほど異常の可能性が高いことを示します。
K-Means異常スコア
点からすべてのK-Meansクラスタ重心までの最小距離として計算されるスコアで、最も高いスコアを持つ点が異常と見なされます。
クラスタベース局所外れ値因子（CBLOF）
点が属するクラスタからの距離とそのクラスタのサイズを評価する方法で、大きなクラスタから離れている点または小さなクラスタに属する点を異常と見なします。
シルエット外れ値検出
シルエット係数を使用して異常を特定する技術で、非常に負の係数を持つ点はおそらく誤って割り当てられており、したがって異常です。
ガウス混合モデル（GMM）異常検出
データをガウス分布の混合としてモデル化する確率的アプローチで、モデルの下で確率が低い点が異常として特定されます。
BIRCH（階層を使用した平衡反復削減クラスタリング）
大規模データセットに対して効率的な階層的クラスタリングアルゴリズムで、CFツリーのマイクロクラスタに適合しない点を異常として特定できます。
異常検出のためのスペクトラルクラスタリング
類似度行列の固有値を使用して低次元空間でクラスタリングを実行する方法で、異常はスペクトル内で孤立した点として現れます。
アフィニティ伝播外れ値検出
点間のメッセージ伝達に基づくクラスタリング技術で、異常は例にならない点または形成されたクラスタとの親和性が低い点として特定されます。
異常検出のためのサブスペースクラスタリング
データの特定の射影でのみ検出可能な異常を捉えるために、異なる次元のサブスペースでクラスタリングを行うアプローチ。
異常検出のための凝集型階層的クラスタリング
デンドログラムで後になってマージされるポイントや孤立したシングルトンを形成するものとして異常を特定するクラスタ階層を構築する手法。
異常検出のためのファジークラスタリング（ファジーC平均法）
K-Meansの変種で、各ポイントが各クラスタに所属度を持つ。異常は、低く均一に分布する所属度で特徴付けられる。
ストリームデータの異常検出のためのインクリメンタルクラスタリング
継続的なストリームデータのためのクラスタリングアルゴリズムの適応。異常は、動的に更新されるクラスタモデルに適合しないポイントである。
異常値にロバストなクラスタリング
外れ値点の影響を受けないように設計されたクラスタリングアルゴリズムのファミリーで、通常のクラスタと異常の間のより良い分離を可能にする。
重力ベースのクラスタリング
物理学にインスパイアされたクラスタリング手法で、異常は十分に引き付けられないポイントである。