Das System zur Erkennung von Ausrei ern entdeckt neue oder seltene Ereignisse, Anomalien, b sartige Handlungen und au ergew hnliche Ph nomene. Es ist zwingend erforderlich, diese Anomalien beim Data Mining zu finden, da das Vorhandensein dieser Objekte die Datenbank normalerweise ineffizient macht. Ein Ausrei er ist eine Beobachtung, die so stark von den anderen Beobachtungen abweicht, dass der Verdacht aufkommt, dass sie durch einen anderen Mechanismus erzeugt wurde. Das Auffinden von Objekten, die nicht den wohldefinierten Vorstellungen vom erwarteten Verhalten in einem Datensatz entsprechen, wird als Ausrei ererkennung bezeichnet. Die Ausrei ererkennung ist ein Vorverarbeitungsschritt zum Auffinden dieser nicht konformen Objekte in Datens tzen. Die Erkennung von Ausrei ern ist ein schwieriger Prozess in gro en Datenbanken, da sie hochdimensionale Daten mit einer niedrigen Anomalierate enthalten. Hier werden Ausrei er formal definiert und es werden optimierte Methoden zur Erkennung von Ausrei ern vorgeschlagen. Die Optimierung der Ausrei ererkennung wird durch ein neues Konzept der Holoentropie erreicht, das Entropie und Gesamtkorrelation kombiniert. Es ist ein effektiveres und effizienteres praktisches Ph nomen bei Ausrei er-Erkennungsmethoden. Es kann sowohl bei gro en als auch bei hochdimensionalen Datens tzen effektiv eingesetzt werden.
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