Cadre de mise en grappe de la densité dans les données non supervisées [French]

By A Subhasheni

La d?tection des anomalies est une question fondamentale dans l'exploration des donn?es, en particulier pour d?tecter et supprimer les objets anormaux des donn?es. Les anomalies sont dues ? des d?fauts m?caniques, des changements de comportement du syst?me, des comportements frauduleux, des intrusions dans le r?seau ou des erreurs humaines. Une d?tection efficace des valeurs aberrantes et des capacit?s de regroupement des donn?es en pr?sence de valeurs aberrantes, et bas?e sur le filtrage des donn?es apr?s le processus de regroupement. L'algorithme propos? d?tecte les exp?riences aberrantes en trois ?tapes, ? savoir (i) la d?tection de points saillants dans les images; (ii) la d?tection d'?v?nements anormaux dans les flux vid?o; et (iii) les ensembles de donn?es de r?f?rence UCI du monde r?el. L'objectif principal de cette ?tude est d'?liminer de mani?re it?rative les objets qui sont ?loign?s de leurs centro?des de grappe.Le cadre formel dans lequel des d?finitions pr?cises de combinaisons ?parses peuvent ?tre donn?es, et la logique floue est propos?e pour d?couvrir des relations non lin?aires peut ?tre analys? rigoureusement.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 620323849X
• ISBN13: 9786203238495
• Release Date: January 2021
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"