Abstract-Anomaly detektion har varit ett viktigt forskningsämne inom datautvinning och maskininlärning. Många verkliga tillämpningar som intrång eller upptäckt av kreditkortsbedrägerier kräver ett effektivt ramverk för att identifiera avvikande datafall. De flesta metoder för att upptäcka anomalier tillämpas dock vanligtvis i batch-läge och kan därför inte enkelt utvidgas till storskaliga problem utan att man offrar kraven på beräkning och minne. I detta dokument föreslår vi en online översampling huvudkomponentanalys (osPCA) algoritm för att ta itu med detta problem, och vi syftar till att upptäcka förekomsten av avvikelser från en stor mängd data via en online uppdateringsteknik. Till skillnad från tidigare huvudkomponentanalys (PCA)-baserade tillvägagångssätt, lagrar vi inte hela datamatrisen eller kovariansmatrisen, och därmed är vårt tillvägagångssätt särskilt av intresse för online eller storskaliga problem. Genom att översampla målet instans och extrahera den huvudsakliga riktningen av data, den föreslagna osPCA gör det möjligt för oss att avgöra anomalien av målet instansen enligt variationen av den resulterande dominerande eigenvector. Eftersom vår osPCA inte behöver utföra eigen analys explicit, är den föreslagna ramen gynnad för online-applikationer som har beräkning eller minnesbegränsningar. Jämfört med den välkända kraftmetoden för PCA och andra populära anomalidetektionsalgoritmer verifierar våra experimentella resultat genomförbarheten av vår föreslagna metod både i fråga om noggrannhet och effektivitet.
En online översampling Principal Component Analysis (PCA) utformad för att ta itu med anomali detektion problem föreslås i REF.
Anomaly Detection via Online Oversampling Principal Component Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}