1年くらい前に特異スペクトル変換法による異常検知ライブラリを作ったんですが、作ったっきり放置していたので、開発当初からやりたかった計算の高速化処理を書きました。 ずっと放置してた割にはちょいちょいGitHubのスターを押してもらえてて、データサイエンスの流行を感じた。自分ももう一回ちゃんと学び直していこうという気になったので、まずは昔書いたやつの拡張からやっていく。 【目次】 特異スペクトル変換とは? Krylov部分空間の導入 検証結果 さいごに 参考 特異スペクトル変換とは? 特異スペクトル変換法の特徴については以前のブログに書いているので、ぜひそちらも読んでください。 特異スペクトル変換法の全体像は以下のようになっています。 出典:上の図は井手剛氏の著書「入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド」のP200 図7.4を元に作成しました。 図のように過去と今のパターンを行列とし
![Krylov部分空間を導入して特異スペクトル変換による異常検知の処理を高速化した - Fire Engine](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2c5aa4d591f83ddbded57fa04de5f97631e96687/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhirotsuru314%2F20190203%2F20190203093607.png)