Один из методов, который обеспечивает лучшую точность выявления множественных аномалий в данных, но уступает в скорости вычислений, называется методом обучения без учителя. В этом методе используется алгоритм кластеризации данных, чтобы разделить данные на группы, и затем анализировать каждую группу на наличие аномалий. Как определить, что объект является аномалией? В основе метода обучения без учителя лежит предположение, что нормальные данные образуют группы или кластеры, в то время как аномальные данные являются выбросами и лежат за пределами этих кластеров. Поэтому для выявления аномалий необходимо определить, в каком кластере находится каждый объект и насколько далеко он находится от центра кластера. Существует несколько различных алгоритмов кластеризации, которые могут быть использованы в методе обучения без учителя. Некоторые из них включают в себя иерархическую кластеризацию, k-средних и DBSCAN. Каждый из этих алгоритмов имеет свои преимущества и ограничения, и выбор алгоритма зависит от конкретного набора данных и задачи. Для достижения наилучшей точности выявления множественных аномалий обычно применяются несколько методов кластеризации, и результаты каждого алгоритма объединяются. Затем проводится анализ каждого объекта на наличие аномалий, сравнивая его с остальными объектами в его кластере и в других кластерах. Однако, хотя метод обучения без учителя обеспечивает высокую точность в выявлении множественных аномалий, он обычно требует значительных вычислительных ресурсов и времени для выполнения. Каждый алгоритм кластеризации требует вычисления расстояний между объектами и/или центрами кластеров, что может быть очень затратным с точки зрения времени и ресурсов. Более того, некоторые алгоритмы кластеризации, такие как иерархическая кластеризация, имеют временную сложность O(n^2), где n - количество объектов в данных. Это означает, что время выполнения алгоритма растет квадратично с увеличением количества объектов, что может быть неприемлемо для больших наборов данных. Еще одним фактором, влияющим на скорость вычислений, является количество используемых алгоритмов кластеризации. Чем больше алгоритмов используется, тем больше вычислительных ресурсов требуется для их выполнения и последующего анализа результатов. В результате, несмотря на то, что метод обучения без учителя обеспечивает высокую точность в выявлении множественных аномалий, его скорость вычислений часто является ограничивающим фактором. Если требуется быстрое решение, то возможно использование более быстрых методов, таких как методы обучения с учителем или методы на основе статистики. Таким образом, выбор метода зависит от баланса между точностью и скоростью вычислений, а также от требований к конкретной задаче и доступных вычислительных ресурсов. Если точность выявления множественных аномалий является наивысшим приоритетом и доступны достаточные вычислительные ресурсы, метод обучения без учителя может быть лучшим выбором. В противном случае, более быстрые методы, такие как методы обучения с учителем или методы на основе статистики, могут быть предпочтительными.