異常検知アルゴリズムの実装例
異常検知アルゴリズムの実装例 異常検知アルゴリズムの実装例 異常検知は、データの中に通常とは異なるパターンを見つけることで、様々な問題を早期に発見し、対策を講じることを目的とした技術です。本記事では、いくつかの代表的な異常検知アルゴリズムを実装例を交えて解説します。 1. 移動平均法による異常検知 移動平均法は、過去のデータを使って平均値を計算し、その値と現在のデータとの差を計算することで、異常値を検出します。 // JavaScript の例 function detectAnomaly(data, windowSize) { const movingAverage = []; for (let i = 0; i a + b, 0); const movingAverage = sum / windowSize; movingAverage.push(movingAverage); } } const differences = movingAverage.map((ma, i) => Math.abs(data[i] - ma)); const threshold = differences.sort((a, b) => a - b)[Math.floor(differences.length / 2)]; // 中央値を使用 const anomalies = differences.map((diff, i) => diff > threshold ? i : null); return anomalies; } // 例 const data = [10, 12, 15, 13, 16, 18, 20, 19, 22, 25]; const windowSize = 3; const anomalies = detectAnomaly(data, windowSize); console.log("Anomalies:", anomalies); この例では、`windowSize` で指定された期間の移動平均を計算し、その平均値から現在のデータとの差を計算しています。差が一定の閾値を超えた場合に、...