Ein Ansatz des überwachten Lernens für die Identifizierung von Straftätern [German]

By Amutha Prabakar

Data-Mining-Tools sind der beste Ansatz f?r die Identifizierung von Kriminellen auf der Grundlage von Merkmalen und der Art des Verbrechens. In diesem Buch haben wir einen ?berwachten Ansatz zur Identifizierung der verd?chtigen Liste von Kriminellen mit Hilfe von ?hnlichkeitsma en und dem K-Medoids-Cluster-Algorithmus vorgeschlagen. Der K-Medoids-Clusteralgorithmus gruppiert die enger verwandten Straftaten zu einer individuellen Gruppe, und jede Gruppe hat einen einzigartigen Satz von Merkmalen. Die eindeutigen Merkmale werden zur Identifizierung von Straft?tern mit Hilfe von ?hnlichkeitsalgorithmen auf der Grundlage von Distanzma en verwendet. Das vorgeschlagene System besteht aus zwei Phasen, der Trainings- und der Testphase. Bei diesem Ansatz haben wir das vorgeschlagene System mit einem ?berwachten Datensatz trainiert, der Informationen ?ber Verbrechen an verschiedenen Orten in Tamil Nadu enth?lt, die ?ber online verf?gbare Daten gesammelt wurden. In der Testphase wird zun?chst der Cluster identifiziert, der dem Testverbrechen am n?chsten liegt, indem der K-Medoids-Clusteralgorithmus verwendet wird, und dann die Liste der verd?chtigen Verbrecher mit Hilfe eines ?hnlichkeitsma es identifiziert. Die erste Phase der Implementierung und Analyse des vorgeschlagenen Systems liefert gute Ergebnisse und eine hohe Genauigkeit. Das vorgeschlagene Verfahren wird mit dem verwandten K-Means-Clustering-Algorithmus mit demselben Satz von Trainings- und Testinstanzen verglichen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6205748622
• ISBN13: 9786205748626
• Release Date: February 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.21 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"