Abstrakt. Outlier detektion innebär att hitta datapunkter som skiljer sig avsevärt från normen. Klassiska metoder för att upptäcka avvikelser är till stor del utformade för enstaka datatyper såsom kontinuerliga eller diskreta. Men verkliga data blir alltmer heterogena, där en datapunkt kan ha både diskreta och kontinuerliga attribut. Att hantera data av blandad typ på ett disciplinerat sätt är fortfarande en stor utmaning. I detta dokument föreslår vi en ny oövervakad outlier detektionsmetod för data av blandad typ baserad på Mixed-variat Restricted Boltzmann Machine (Mv.RBM). Mv.RBM är en principiell probabilistisk metod som modellerar datatäthet. Vi föreslår att använda fri energi som härrör från Mv.RBM som avvikande poäng för att upptäcka avvikelser som de datapunkter som ligger i lågdensitet regioner. Metoden är snabb att lära sig och beräkna, är skalbar till massiva datauppsättningar. Samtidigt är avvikelsen identisk med datanegativ log-densitet upp till en additiv konstant. Vi utvärderar den föreslagna metoden för syntetiska och verkliga datauppsättningar och visar att a) en korrekt hantering av blandade typer är nödvändigt för att upptäcka avvikelser, och b) fri energi av Mv.RBM är en kraftfull och effektiv outlier scoring metod, som är mycket konkurrenskraftig mot state-of-the-arts.
I REF används dess variant för blandade data för att upptäcka avvikelser som skiljer sig avsevärt från majoriteten.
Outlier Detection on Mixed-Type Data: An Energy-based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}