Vi anser att huvudkomponentanalys (PCA) i nedbrytbara Gaussiska grafiska modeller. Vi utnyttjar tidigare information i dessa modeller för att distribuera dess beräkning. För detta ändamål omformulerar vi problemet i den glesa inversa kovariansdomänen (koncentration) och löser det globala eigenvärdesproblemet med hjälp av en sekvens av lokala eigenvärdesproblem i var och en av de klyvbara grafernas klichéer. Vi demonstrerar tillämpningen av vår metodik i samband med decentraliserad anomalidetektering i Abilenes stamnät. Baserat på nätets topologi föreslår vi en ungefärlig statistisk grafisk modell och distribuerar beräkningen av PCA.
En distribuerad implementering av PCA är utvecklad för nedbrytbar Gaussian grafiska modeller i REF för att möjliggöra decentraliserad anomali upptäckt i stamnät.
Principal component analysis in decomposable Gaussian graphical models
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}