高次元小標本における異常値の検出

摘要

本講演では，高次元小標本データに対する異常値の検出を考える.多変量解析の枠組みでは，マハラノビス距離に基づく異常値検出法がよく用いられるが，髙次元小標本において標本共分散行列の逆行列が存在しないため単純に用いることができない.本講演では，高次元カーネルPCAを用いたクラスタリングを応用して，高次元小標本データに対して異常値検出を考える.高次元カーネルPCAにより，高次元データの潜在空間を推定することで異常値を浮き彫りにし，異常値検出を可能にする.