Einführung in die Identifizierung von Ausreißern
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Das Hauptziel dieses Buches ist die Entwicklung und Erörterung des Problems der Ausreißer-Management-Technik, in Verbindung mit dem Klassifikator, wird verwendet, um das bekannte Problem der automatischen Klassifizierung von Chromosomen in ihre biologischen Klassifikationen. Klinische Datenbanken haben enorme Mengen an Daten über Personen und ihre medizinischen Probleme angehäuft. Die Erkennung von Ausreißern ist eine wichtige Voraussetzung für Data Mining und maschinelles Lernen. Wenn Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die Ausreißer enthalte...
Das Hauptziel dieses Buches ist die Entwicklung und Erörterung des Problems der Ausreißer-Management-Technik, in Verbindung mit dem Klassifikator, wird verwendet, um das bekannte Problem der automatischen Klassifizierung von Chromosomen in ihre biologischen Klassifikationen. Klinische Datenbanken haben enorme Mengen an Daten über Personen und ihre medizinischen Probleme angehäuft. Die Erkennung von Ausreißern ist eine wichtige Voraussetzung für Data Mining und maschinelles Lernen. Wenn Data-Mining- und maschinelle Lernalgorithmen auf Datensätze angewendet werden, die Ausreißer enthalten, werden falsche Schlüsse über die Daten gezogen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Entdeckung von Verbindungen innerhalb einer großen klinischen Datenbank. Die in diesem Datensatz entdeckten Zusammenhänge und Trends können zur Entdeckung neuer medizinischer Erkenntnisse führen.
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