【数分解説】ホテリングのT2法: どの特徴もガウス分布に従うデータで確率の閾値で異常判定を行いたい

ホテリングのT2法は、データの各特徴がガウス分布に従うと仮定したときに、確率の閾値を決めて異常判定がお手軽にできる手法です. 異常度は多変量ガウス分布から容易に求められ、それはマハラノビス距離の計算に一致します. すなわち分布の中心から分散を考慮した距離が異常度となっています.
できることは、マハラノビス距離によって異常度を計算し、カイ二条分布から計算できる閾値で異常判定することです.
今回は2-3-4木 を6分で紹介します.
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まとめ:
ホテリングのT 2 法のまとめです.
ホテリングのT 2法はガウス分布に従う複数の特徴量に関して異常判定を手軽に行う手法になります.
メリットは、簡単に実装でき、確率で判定できることなどが挙げられます.
処理としては、あらかじめ平均と分散を計算しておき、入力データが与えられた時は、そのデータのマハラノビス距離を計算して、その値と指定した確率から求められる閾値を比較して異常判定を行います.
以上でホテリングのT 2 法の解説を終了します.
ご視聴ありがとうございました.

[@KokiAoki-q4o]

学生です。ちょうどこの分野を学んでいました。とてもありがたいです。他の動画もいくつも繰り返し見ています。これからも動画を出していただけると助かります。

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コメントありがとうございます！！！ お役に立てて嬉しい限りです！ はい！これからも頑張って作っていきますので、たまにお時間があれば覗いて頂ければ幸いです！