Change-point detektion är problemet med att upptäcka tidpunkter vid vilka egenskaper tid-serien data förändras. Detta omfattar ett brett spektrum av verkliga problem och har aktivt diskuterats i gemenskapen för statistik och datautvinning. I detta dokument presenterar vi en ny icke-parametrisk metod för att upptäcka förändringen av sannolikhetsfördelningar av sekvensdata. Vår huvudidé är att uppskatta förhållandet mellan sannolikhetstätheter, inte sannolikhetstätheterna själva. Denna formulering gör att vi kan undvika icke-parametrisk densitet uppskattning, vilket är känt för att vara ett svårt problem. Vi tillhandahåller en ändringspunktsdetektionsalgoritm baserad på direkt densitetsmässig uppskattning som kan beräknas mycket effektivt på ett online sätt. Nyttan av den föreslagna metoden visas genom experiment med hjälp av artificiella och verkliga dataset.
Kawahara m.fl. REF bedömde om en punkt är en förändring genom att beräkna sannolikhetstäthetsförhållandet mellan referens- och testintervallen.
Change-Point Detection in Time-Series Data by Direct Density-Ratio Estimation
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}