I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka avvikelser, så kallade lokala prognoser, som bygger på begreppen Local Outlier Factor (LOF) (Breunig et al., 2000) och RobPCA (Hubert et al., 2005). Genom att använda aspekter av båda metoderna är vår algoritm robust mot bullervariabler och kan utföra extraordinär detektion i flergruppssituationer. Vi är inte heller beroende av en specifik underliggande datadistribution. För varje observation av en datauppsättning, identifierar vi en lokal grupp av täta närliggande observationer, som vi kallar en kärna, baserat på en ändring av k-nearest grannar algoritm. Genom att projicera datasetet på det utrymme som dessa observationer spänner över avslöjas två aspekter. För det första kan vi analysera avståndet från en observation till kärnans centrum inom projektionsutrymmet för att ge ett mått på kvaliteten på beskrivningen av observationen genom projektionen. För det andra tar vi hänsyn till observationens avstånd till projektionsutrymmet för att bedöma kärnans lämplighet för att beskriva observationens ytterlighet. Dessa nya tolkningar leder till ett unikt mått på ytterlighet baserat på aggregeringar över alla lokala projektioner, vilket överträffar LOF och RobPCA samt andra populära metoder som PCOut (Filzmoser et al., 2008) och subrymdsbaserad avvikelsedetektering (Kriegel et al., 2009 ) i våra simuleringsinställningar. Experiment i samband med realword-tillämpningar som använder datauppsättningar av olika dimensioner visar fördelarna med lokala prognoser.
För högdimensionell datauppsättning föreslås en lokal projektionsmetod baserad på LOF och RobPCA som ett nytt tillvägagångssätt, där kvaliteten på den lokala beskrivningens tolkning kan påverka observationerna i lokal projektion REF.
Local projections for high-dimensional outlier detection
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}