Name: Density Clustering Framework in unüberwachten Daten (en Alemán)
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Price: 61.67 USD
Availability: InStock
Author: Subhasheni, A.
ISBN: 9786203238471

portada Density Clustering Framework in unüberwachten Daten (en Alemán)

Density Clustering Framework in unüberwachten Daten (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

A. Subhasheni

Editorial

Verlag Unser Wissen

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.5 cm

Peso

0.13 kg.

ISBN13

9786203238471

Categorías

Empresa y gestión

Density Clustering Framework in unüberwachten Daten (en Alemán)

A. Subhasheni (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Density Clustering Framework in unüberwachten Daten (en Alemán)"

Die Erkennung von Anomalien ist ein grundlegendes Thema im Data Mining, insbesondere wurde sie zur Erkennung und Entfernung anomaler Objekte aus Daten verwendet. Ausrei er entstehen durch mechanische Defekte, Änderungen im Systemverhalten, betrügerisches Verhalten, Netzwerkeinbrüche oder menschliches Versagen. Eine effiziente Ausrei ererkennung und Datenclusterung bei Vorhandensein von Ausrei ern und basierend auf der Filterung der Daten nach dem Clustering-Prozess. Der vorgeschlagene Algorithmus erkennt die Ausrei er in drei Stufen, nämlich (i) Saliency Detection in Bildern; (ii) Abnormal Event Detection in Video Streams; und (iii) Real-world UCI benchmark datasets.The Hauptziel dieser Studie ist eine iterative Entfernung von Objekten, die weit von ihren Cluster-Zentren entfernt sind. Die Entfernung erfolgt nach einem ausgewählten, vordefinierten Schwellenwert.Der formale Rahmen, in dem genaue Definitionen von spärlichen Kombinationen gegeben werden können, und Fuzzy-Logik wird vorgeschlagen, um nicht-lineare Beziehungen zu entdecken, kann rigoros analysiert werden.