異常検知について

この本を読みました。

いろんな場合でどんな手法があるかが書いてあるので、とても整理されています。

まとめると、

• １次元で山がひとつの異常検知：ガンマ分布で異常度を計算する
• 多次元または山が複数ある異常検知：クラスタリング
• 不要な次元を含むデータからの異常検知：主成分分析による異常検知
• 目的変数のある異常検知：リッジ回帰
• 周期のわかる時系列データの異常検知：自己回帰モデル
• 周期のわからない時系列データの異常検知：部分状態空間モデル

って感じです。

多くの場合は、クラスタリングと主成分分析異常検知でまかなえます。

時系列異常検知のできる部分状態空間モデルは魅力的ですが、本によるとRのパッケージは充実してないみたい。要調査。