著者

乾 稔 矢入 健久 河原 吉伸 町田 和雄

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第23回 (2009)

巻号頁・発行日

pp.1B12, 2009 (Released:2018-07-30)

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システム監視へのデータマイニングの適用は結果の解釈の困難さや,その後の異常診断へのつなげ難さという欠点があるが,それらを克服するアプローチとして,入力空間で結果を解釈することが出来る次元削減と再構成誤差を用いた異常検知法がある.本稿では,多くの次元削減法からタイプの異なる5つの次元削減法とk-means法について,ベンチマークデータと実際の人工衛星データを用いて異常検知の観点から比較検討を行った.