Metoder för oövervakad anomali upptäckt lider av det faktum att data är omärkt, vilket gör det svårt att bedöma optimaliteten hos detektionsalgoritmer. Ensemble lärande har visat exceptionella resultat i klassificering och kluster problem, men har inte sett så mycket forskning i samband med avvikande upptäckt. Befintliga metoder fokuserar på att kombinera utgående poäng av enskilda detektorer, men detta leder till utgångar som inte är lätt att tolka. I denna uppsats introducerar vi en teoretisk grund för att kombinera individuella detektorer med Bayesian classifier kombination. Inte bara är bakre fördelningar lätt tolkas som sannolikheten fördelning av anomalier, men bias, varians, och individuella felfrekvenser av detektorer är alla lätt att få. Prestanda på verkliga datauppsättningar visar hög noggrannhet mellan olika typer av tidsseriedata.
Yu och Parekh REF introducerade en teoretisk grund för att kombinera individuella detektorer med Bayesian classifier kombination.
A Bayesian Ensemble for Unsupervised Anomaly Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}