Detección de valores atípicos basada en la agrupación de datos sensoriales mediante HADOOP
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Los valores atípicos, considerados como datos ruidosos en estadística, han resultado ser un problema importante que se investiga en diversos campos de investigación y dominios de aplicación. Se han desarrollado muchas técnicas de detección de valores atípicos específicas para determinados ámbitos de aplicación, mientras que algunas técnicas son más genéricas. Algunos ámbitos de aplicación se investigan con estricta confidencialidad, como la investigación sobre la delincuencia y las actividades terroristas. El análisis de big data se ha hecho muy popular en el escenario actual ...
Los valores atípicos, considerados como datos ruidosos en estadística, han resultado ser un problema importante que se investiga en diversos campos de investigación y dominios de aplicación. Se han desarrollado muchas técnicas de detección de valores atípicos específicas para determinados ámbitos de aplicación, mientras que algunas técnicas son más genéricas. Algunos ámbitos de aplicación se investigan con estricta confidencialidad, como la investigación sobre la delincuencia y las actividades terroristas. El análisis de big data se ha hecho muy popular en el escenario actual y la manipulación de big data ha ganado la atención de los investigadores en el campo del análisis de datos. La computación en la nube proporciona recursos infraestructurales potentes y económicos para que los usuarios de la nube puedan manejar los crecientes Big Data con marcos de procesamiento de datos como MapReduce.Este trabajo considera dos algoritmos de clustering conocidos como DBScan y K-Means e implementados con el conjunto de datos Sensed de Intel Corporation.
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