クラスの1つが「他のどれでもない」によって定義されている分類問題にどのようにアプローチしますか

3つのクラス$c_1$、$c_2$、ます。しかし、私のデータセットには実際にはさらにいくつかの実際のクラスます。$c_3$$(c_j)_{j=4}^n$

明白な答えは、新しいクラスを定義することで、C 4、すべてのクラスを意味し、C J、J > 3を、私は、これは中のサンプル以来、良いアイデアではありません疑います$\hat c_4$$c_j$$j>3$互いに非常に類似したまれではないだろう。$\hat c_4$

私は、私は、次の2つの変数空間を持っているとクラスとし、言うことをしようとしているものを可視化するために、C 2、C 3、C 4 = ⋃ N J = 4のC jは緑、ゴマ、赤で描かれており、それぞれ黒。これは私のデータがどのように見えるかと私が思う方法です。$c_1$$c_2$$c_3$$\hat c_4= \bigcup_{j=4}^n c_j$

この問題に取り組むための標準的な方法はありますか？最も効率的な分類器は何ですか？なぜですか？

$\hat{c_4}$

最初のステップでは、バイナリ分類子（データセット全体でトレーニング）を使用して、サンプルがクラス属しているかどうかを判断します$\hat{c_4}$（つまり、興味のないクラス）にます。このため、「興味深い」クラスに属するサンプルが他のクラスと大きく異なる場合は、外れ値検出方法を調べることもできます。

$c_1,c_2,c_3$

$cent_j = \frac{\sum\limits_{x_i\in D: y_i=j}x_i}{\sum\limits_{x_i\in D: y_i=j}1}$$c_1,c_2,c_3, \hat{c_4}$