Erkennung von Ausreißern mit einem hybriden genetischen und bakteriellen Foraging-Algorithmus
Hybrider genetischer und bakterieller Suchalgorithmus
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OUTLIER-ERKENNUNG MITHILFE EINES HYBRID-GENETISCHEN UND BAKTERIELLEN FORAGING-ALGORITHMUS: Dieses Buch gibt einen Überblick über Ausreißer und ihre Erkennungstechniken. Als Ausreißer werden Daten bezeichnet, deren Spezifikation nicht zu den Merkmalen eines Datensatzes oder Clusters gehört. Die Einteilung von Objekten in sinnvolle Gruppen von Objekten oder Klassen (Cluster) auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse und Beschreibung der Welt durch den Menschen. Clustering ist ein Problem des unüberwachten Lernens. Besseres Clustering verbessert die G...
OUTLIER-ERKENNUNG MITHILFE EINES HYBRID-GENETISCHEN UND BAKTERIELLEN FORAGING-ALGORITHMUS: Dieses Buch gibt einen Überblick über Ausreißer und ihre Erkennungstechniken. Als Ausreißer werden Daten bezeichnet, deren Spezifikation nicht zu den Merkmalen eines Datensatzes oder Clusters gehört. Die Einteilung von Objekten in sinnvolle Gruppen von Objekten oder Klassen (Cluster) auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse und Beschreibung der Welt durch den Menschen. Clustering ist ein Problem des unüberwachten Lernens. Besseres Clustering verbessert die Genauigkeit der Suchergebnisse und hilft, die Abrufzeit zu reduzieren. In den vorliegenden Arbeiten werden verschiedene Algorithmen wie der genetische Algorithmus und der Bacterial Foraging Algorithmus definiert, um nützliche Daten aus Ausreißerdaten zu finden. Die Forschungsarbeit wirft auch ein Licht auf verschiedene Clustering-Techniken und Clustertypen.
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