Estrutura de agrupamento de densidades em dados não supervisionados - Subhasheni, A.
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A detecção de anomalias é uma questão fundamental na mineração de dados, especificamente tem sido usada para detectar e remover objetos anômalos dos dados. Os outliers surgem devido a falhas mecânicas, alterações no comportamento do sistema, comportamento fraudulento, intrusões na rede ou erro humano. Uma detecção eficiente de outliers e capacidades de agrupamento de dados na presença de outliers, e baseada na filtragem dos dados após o processo de agrupamento. O algoritmo proposto detecta os experimentos outliers em três estágios: (i) Detecção de Saliências em Imagens; (ii) Detecção de…mehr

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Produktbeschreibung
A detecção de anomalias é uma questão fundamental na mineração de dados, especificamente tem sido usada para detectar e remover objetos anômalos dos dados. Os outliers surgem devido a falhas mecânicas, alterações no comportamento do sistema, comportamento fraudulento, intrusões na rede ou erro humano. Uma detecção eficiente de outliers e capacidades de agrupamento de dados na presença de outliers, e baseada na filtragem dos dados após o processo de agrupamento. O algoritmo proposto detecta os experimentos outliers em três estágios: (i) Detecção de Saliências em Imagens; (ii) Detecção de Eventos Anormais em Fluxos de Vídeo; e (iii) Conjuntos de dados de referência UCI do mundo real. A remoção ocorre de acordo com um limite pré-definido.O quadro formal no qual definições precisas de combinações esparsas podem ser dadas, e a lógica Fuzzy é proposta para descobrir relações não-lineares pode ser rigorosamente analisada.
Autorenporträt
La Sra. A. Subhasheni se presenta como profesora adjunta del Departamento de Informática de la Facultad de Artes y Ciencias Sri Ramakrishna, Coimbatore, TamilNadu. Tiene cuatro años de experiencia docente en el nivel de UG.