教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) - Qiita

マハラノビス距離に基づく異常値検知について説明をします． 実装編はこちら これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは，統計学で用いられる距離を表す手法の1つです． 似た距離の表す手法としてユークリッド距離がありますね． おさらい まずはじめにユークリッド距離の説明をしておさらいをしたいと思います． ユークリッド距離とは，いわゆる「一般的」な距離を表す手法です． ピタゴラスの定理で求められることはご存知だと思います． 簡単に2次元平面で考えると，

[sh19910711]

2015 / "マハラノビス距離: 各次元における相関を考慮 + 相関が強い距離の方向とは実際の距離よりも相対的に短くなる / 平均値自身は異常値の影響を大きくウケるため中央値の考え方を利用して異常値検出を行う方法も"

[p0tsunen]

教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編)

[masayoshinym]

後で勉強しない。

[masakiplus]

マハラノビス距離に基づく異常値検知について説明をします． これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは，統計

[Rinta]

後で勉強する！

[mfreqe1]

Python - 教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) by @ss_shopetan on @Qiita

[thonda]

ｐ