A Subhasheni

Ramy tworzenia klastrow w nienadzorowanych danych A Subhasheni

Wykrywanie anomalii jest podstawowym zagadnieniem w eksploracji danych, a w szczególno?ci jest wykorzystywane do wykrywania i usuwania anomalii z danych. Nieprawidlowo?ci powstaj? na skutek usterek mechanicznych, zmian w zachowaniu systemu, oszustw, wlama? do sieci lub bl?dów ludzkich. Skuteczne wykrywanie warto?ci odstaj?cych i mo?liwo?ci klastrowania danych w obecno?ci warto?ci odstaj?cych oraz oparte na filtrowaniu danych po procesie klastrowania. Proponowany algorytm wykrywa eksperymenty odstaj?ce w trzech etapach: (i) Wykrywanie niedoborów w obrazach; (ii) Wykrywanie nietypowych zdarze? w strumieniach wideo; oraz (iii) Rzeczywiste zbiory danych benchmarków UCI. Glównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj? si? z dala od swoich centroidów klastrowych. Glównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj? si? z dala od swoich centroidów klastrowych. Usuwanie odbywa si? zgodnie z wybranym z góry zdefiniowanym progiem. Glównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj? si? z dala od swoich centroidów klastra.