Python/NumPyで特異スペクトル変換法を実装し、時系列データの異常部位を検出する方法について紹介します。
【応用例】時系列データの異常検知
特異スペクトル変換法では、時系列データの変化点を検出する手法の1つです。
– | 処理の流れ |
---|---|
1 | ある時点tを起点とし、その前のw時点分のデータ(部分時系列データ)を1時点ずつ前にずらす。 |
2 | それをk個だけ束ねた(![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
3 | ![]() ![]() |
(1)
今回は心電図データセット(http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/discords/)を使っています。
異常を含む区間で異常度が高くなりました。

【機械学習】時系列データの異常検出手法
機械学習や深層学習を用いた時系列データの異常検出手法についてまとめました。
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