Estrutura de agrupamento de densidades em dados não supervisionados [Portuguese]

By A Subhasheni

A detec??o de anomalias ? uma quest?o fundamental na minera??o de dados, especificamente tem sido usada para detectar e remover objetos an?malos dos dados. Os outliers surgem devido a falhas mec?nicas, altera??es no comportamento do sistema, comportamento fraudulento, intrus?es na rede ou erro humano. Uma detec??o eficiente de outliers e capacidades de agrupamento de dados na presen?a de outliers, e baseada na filtragem dos dados ap?s o processo de agrupamento. O algoritmo proposto detecta os experimentos outliers em tr?s est?gios: (i) Detec??o de Sali?ncias em Imagens; (ii) Detec??o de Eventos Anormais em Fluxos de V?deo; e (iii) Conjuntos de dados de refer?ncia UCI do mundo real. A remo??o ocorre de acordo com um limite pr?-definido.O quadro formal no qual defini??es precisas de combina??es esparsas podem ser dadas, e a l?gica Fuzzy ? proposta para descobrir rela??es n?o-lineares pode ser rigorosamente analisada.

• Format: Paperback
• Language: Portuguese
• ISBN: 6203238732
• ISBN13: 9786203238730
• Release Date: January 2021
• Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"