고차원 데이터에서 One-class SVM과 Spectral Clustering을 이용한 이진 예측 이상치 탐지 방법

박정희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박정희 (충남대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제6호

발행연도: 2022.6

수록면: 886 - 893 (8page)

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Outlier detection refers to the task of detecting data that deviate significantly from the normal data distribution. Most outlier detection methods compute an outlier score which indicates the degree to which a data sample deviates from normal. However, setting a threshold for an outlier score to determine if a data sample is outlier or normal is not trivial. In this paper, we propose a binary prediction method for outlier detection based on spectral clustering and one-class SVM ensemble. Given training data consisting of normal data samples, a clustering method is performed to find clusters in the training data, and the ensemble of one-class SVM models trained on each cluster finds the boundaries of the normal data. We show how to obtain a threshold for transforming outlier scores computed from the ensemble of one-class SVM models into binary predictive values. Experimental results with high dimensional text data show that the proposed method can be effectively applied to high dimensional data, especially when the normal training data consists of different shapes and densities of clusters.

#Binary Prediction of Outliers #High Dimensional Data #One-class SVM #Outlier Detection #Spectral Clustering

참고문헌 (18)

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C. Aggarwal, Outlier Analysis, Springer, Switzerland, 2017.

C. Park, “A Distance-based Outlier Detection Method Using Landmarks in High Dimensional Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, pp. 1242-1250, 2021.

C. Park, “Outlier and Anomaly Pattern Detection on Data Streams,” The Journal of Supercomputing, Vol. 75, pp. 6118-6128, 2019.

C. Park, T. Kim, J. Kim, S. Choi, and G. Lee, “Outlier Detection by Clustering-based Ensemble Model Construction,” KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol. 7, pp. 435-442, 2018.

N. Singh, N. Garg, and J. Pant, “A Comprehensive Study of Challenges and Approaches for Clustering High Dimensional Data,” International Journal of Computer Applications, Vol. 92, 2014.

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Cheong Hee Park

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