Rilevamento dei valori anomali mediante algoritmo ibrido di genetica e foraggiamento batterico
Algoritmo ibrido di foraggiamento genetico e batterico
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RILEVAZIONE DEGLI OUTLIER ATTRAVERSO UN ALGORITMO DI FORAGING GENETICO E BATTERICO IBRIDO: Questo libro fornisce una panoramica sugli outlier e sulle tecniche di rilevamento. L'outlier è quel dato le cui specifiche non appartengono alle caratteristiche del dataset o del cluster. La suddivisione degli oggetti in gruppi significativi di oggetti o classi (cluster) sulla base di caratteristiche comuni gioca un ruolo importante nel modo in cui le persone analizzano e descrivono il mondo. Il clustering è un problema di apprendimento non supervisionato. Un clustering migliore migliora l'accuratezza...
RILEVAZIONE DEGLI OUTLIER ATTRAVERSO UN ALGORITMO DI FORAGING GENETICO E BATTERICO IBRIDO: Questo libro fornisce una panoramica sugli outlier e sulle tecniche di rilevamento. L'outlier è quel dato le cui specifiche non appartengono alle caratteristiche del dataset o del cluster. La suddivisione degli oggetti in gruppi significativi di oggetti o classi (cluster) sulla base di caratteristiche comuni gioca un ruolo importante nel modo in cui le persone analizzano e descrivono il mondo. Il clustering è un problema di apprendimento non supervisionato. Un clustering migliore migliora l'accuratezza dei risultati di ricerca e aiuta a ridurre il tempo di recupero. Il presente lavoro definisce vari algoritmi, come l'algoritmo genetico e l'algoritmo di foraggiamento batterico, per trovare dati utili da dati anomali. Il lavoro di ricerca fa luce anche sulle varie tecniche di clustering e sui tipi di cluster.
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