Deteção de anomalias para dados categóricos

O sistema de dete??o de anomalias descobre os acontecimentos novos ou raros, as anomalias, as ac??es viciosas e os fen?menos excepcionais. ? obrigat?rio encontrar estas anomalias na extra??o de dados porque a presen?a destes objectos torna geralmente a base de dados ineficaz. Um outlier ? uma observa??o que se desvia tanto das outras observa??es que levanta suspeitas de que foi gerada por um mecanismo diferente. A dete??o de objectos que n?o est?o em conformidade com no??es bem definidas de comportamento esperado num conjunto de dados ? designada por dete??o de outliers. A dete??o de outliers ? uma etapa de pr?-processamento para localizar estes objectos n?o conformes em conjuntos de dados. A dete??o de outliers ? um processo dif?cil em bases de dados de grande escala, uma vez que estas t?m dados de elevada dimens?o com baixa taxa de anomalias. Aqui os outliers s?o definidos formalmente e as formas optimizadas de dete??o de outliers tamb?m s?o propostas aqui. A otimiza??o na dete??o de outliers ? conseguida atrav?s de um novo conceito de holoentropia que combina a entropia e a correla??o total. Trata-se de um fen?meno pr?tico mais eficaz e eficiente nos m?todos de dete??o de outliers. Pode ser utilizado eficazmente para lidar com conjuntos de dados de grande dimens?o e de elevada dimens?o.

Author: Chiranji Lal Chowdhary

Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento

Publication Date: Sep 18, 2024

Number of Pages: 108 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6208099188

ISBN-13: 9786208099183