Density Clustering Framework in dati non supervisionati Fuzzy Logic Based Sparse Coding Outlier Detection basato sulla logica Fuzzy
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- Italienisch ausgewählt
35,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
21.01.2021
Verlag
Edizioni SapienzaSeitenzahl
76
Maße (L/B/H)
22/15/0,5 cm
Gewicht
131 g
Sprache
Italienisch
ISBN
978-620-3-23850-1
Il rilevamento delle anomalie è un problema fondamentale nel data mining, in particolare è stato utilizzato per rilevare e rimuovere oggetti anomali dai dati. I casi anomali sono dovuti a guasti meccanici, cambiamenti nel comportamento del sistema, comportamenti fraudolenti, intrusioni nella rete o errori umani. Un efficiente rilevamento di outlier e capacità di clustering dei dati in presenza di outlier e basato sul filtraggio dei dati dopo il processo di clustering. L'algoritmo proposto rileva gli esperimenti outlier in tre fasi: (i) Saliency Detection in Images; (ii) Abnormal Event Detection in Video Streams; e (iii) Real-world UCI benchmark datasets.L'obiettivo principale di questo studio è una rimozione iterativa degli oggetti, che sono lontani dai loro centriidi del cluster. La rimozione avviene in base ad una scelta tra le soglie predefinite.Il quadro formale in cui possono essere date definizioni accurate di combinazioni sparse e la logica Fuzzy è proposta per scoprire relazioni non lineari può essere rigorosamente analizzata.
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