Detectarea valorilor aberante în datele categorice

Titlul original:

Outlier Detection in Categorical Data

Conținutul cărții:

Seturile de date sunt caracterizate de proprietățile majorității obiectelor de date din acestea. Există.

Câteva obiecte de date ale căror caracteristici nu sunt similare cu caracteristicile principale ale.

Obiectele de date dintr-un set de date. Aceste obiecte de date pot conține informații valoroase și sunt denumite.

Outliers. Detectarea outlierilor este un concept important în data mining datorită.

aplicare într-o gamă largă de fiecare domeniu. Detectarea observațiilor aberante se referă la problema finalizării observațiilor ascunse.

Observații cu informații vitale ale căror proprietăți nu sunt similare cu proprietățile.

Observațiile principale din setul de date. Detectarea outlierilor nu a fost un domeniu de cercetare interesant.

Până în ultimul deceniu. În ultimii ani, detectarea datelor aberante a fost investigată de o serie de.

Cercetători datorită importanței sale într-o gamă largă de domenii de aplicare și a tehnicilor differente.

au fost dezvoltate pentru finalizarea valorilor aberante în diverse domenii. Outliers sunt numite și anomalii în.

literatura de specialitate. În funcție de domeniile de aplicare și de context, ele mai sunt denumite și.

Excepții, erori, observații discordante, zgomote, greșeli, defecte, aberații,.

noutăți, particularități sau contaminanți. Anterior, detectarea excepțiilor a fost un subiect de cercetare în.

Statistică. În prezent, este un domeniu de cercetare în multe ramuri ale științei, inclusiv.

Extragerea datelor și învățarea automată.