インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
多変量外れ値検出アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
|
---|---|---|
data |
外れ値検出用データを含む n x p 数値テーブルのポインター。入力は、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
location |
平均ベクトルを含む 1 x p 数値テーブルのポインター。入力は、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
scatter |
偏差ベクトルを含む 1 x p 数値テーブルのポインター。入力は、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
threshold |
外れ値領域を定義する負でない数を含む 1 x p 数値テーブルのポインター。入力は、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
location | 0.0 のセット |
scatter | 対角要素 1.0 および非対角要素 0.0 の数値テーブル |
threshold | 3.0 |
多変量外れ値検出アルゴリズムのパラメーターは次のとおりです。計算メソッド・パラメーター method に依存します。
パラメーター |
method |
デフォルト値 |
説明 |
---|---|---|---|
algorithmFPType |
defaultDense または baconDense |
float |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
method |
適用不可 |
defaultDense |
多変量外れ値検出に利用可能なメソッド。
|
非推奨:initializationProcedure |
defaultDense |
適用不可 |
注これは古いパラメーター (非推奨) で、将来のリリースで削除される予定です。アルゴリズムを初期化するには、入力クラスにテーブルを使用します。アルゴリズムの初期パラメーターを設定するプロシージャー。プロシージャーを定義するのは開発者の責任です。 初期化プロシージャーの入力オブジェクトは次のとおりです。
初期化プロシージャーの結果は次のとおりです。
このパラメーターを設定しない場合、ライブラリーは次のデフォルトの初期化を使用します。
|
baconDense |
baconMedian |
初期化メソッド。次のいずれか。
|
|
非推奨:alpha |
baconDense |
0.05 |
注これは古いパラメーター (非推奨) で、将来のリリースで削除される予定です。代わりに bacon_outlier_detection::Batch アルゴリズムを使用してください。自由度 p の χ 2 分布の (1 - α) 四分位数を定義する片側確率。 推奨値: α/n (n は観測数)。 |
非推奨:accuracyThreshold |
baconDense |
0.005 |
注これは古いパラメーター (非推奨) で、将来のリリースで削除される予定です。代わりに bacon_outlier_detection::Batch アルゴリズムを使用してください。停止基準。基本サブセットのサイズがしきい値未満に変更された場合、アルゴリズムは終了します。 |
多変量外れ値検出アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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---|---|---|
weights |
0 と 1 の n x 1 数値テーブルのポインター。i 番目が 0 の場合、i 番目の特徴ベクトルが外れ値であることを示します。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(CSRNumericTable、PackedSymmetricMatrix、および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
C++:
Java*:
Python*: