Deteção de valores atípicos utilizando técnicas de computação suave [Portuguese]

By Geetha Mary Amalanathan and T Sangeetha

Com o crescimento da era digital, os dados est o amplamente dispon veis, pelo que a recupera o de conhecimentos a partir desses dados efectuada atrav s de algoritmos de extra o de dados. Entre os v rios algoritmos de extra o de dados, a dete o de valores an malos crucial, uma vez que a sua ocorr ncia degrada a efici ncia do sistema. A maior parte da investiga o limitou-se dete o de valores at picos num nico universo com uma nica granula o para dados num ricos ou categ ricos. Os algoritmos de dete o de valores at picos de aprendizagem autom tica existentes funcionam bem para dados quantitativos, mas n o s o diretamente aplicados a dados qualitativos, vagos e imprecisos, o que produz resultados ineficazes. H tamb m informa es amb guas, incertas, incompletas e indeterminadas que persistem no mundo real. Estes problemas s o tratados neste trabalho de investiga o utilizando a teoria dos conjuntos aproximados, os conjuntos difusos intuicionistas e os conjuntos neutros ficos. A metodologia proposta, baseada na entropia grosseira e no m todo de dete o de valores aberrantes de densidade ponderada, foi concebida para detetar valores aberrantes em v rios sistemas de informa o. O valor da densidade ponderada para cada objeto e atributo foi determinado para detetar anomalias. Assim, um objeto verdadeiro nunca ser tratado como um outlier.

• Format: Paperback
• Language: Portuguese
• ISBN: 6208074290
• ISBN13: 9786208074296
• Release Date: September 2024
• Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
• Length: 104 Pages
• Weight: 0.36 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"