Robust Preprocessing for Improving Angle Based Outlier Detection Technique

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 663

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICS12_220

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393

چکیده مقاله:

Outlier detection is an interesting data mining technique, which focuses on finding rare interesting objects in a data set. An outlier is an object which is noticeably distant fromthe rest of the data. In this paper, a robust preprocessing session consists of robust data normalization and dimensionalityreduction employed for enhancing angle based outlier detection technique. Evaluations performed on the synthetic data setindicated the performance and effectiveness of proposed approach. (Abstract)

کلیدواژه ها:

Data mining ، Outlier Detection ، preprocessing ، Unsupervised learning (key words

نویسندگان

Mohammad Mahdi Tavakoli

Department of computer science and engineering Shiraz University Shiraz ۷۱۳۴۸ - ۵۱۱۵۴, Iran

Ashkan Sami

Department of computer science and engineering Shiraz University Shiraz ۷۱۳۴۸ - ۵۱۱۵۴, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • D. Hawkins, "Identification of outliers, Chapman and Hall", London. [2] ...
  • F. Angiulli and C. Pizzuti, "Fast outlier detection in high ...
  • Jain, K. Nandakumar and A. Ross, "Score normalization in multimodt ...
  • R. Gutierrez-osuna, Lecture notes on "introduction to pattern analysis, Lecture ...
  • _ _ _ Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international ...
  • Ghoting, S. Parthasarathy and M. Otey, "Fast mining of distance-based ...
  • M. M. Breunig, H. P. Kriegel, R. T. Ng, and ...
  • _ Jin, A. Tung and J. Han, "Mining top-n local ...
  • J. Tang, Z. Chen, A.W.-. Fu and D. W. Cheung, ...
  • _ Jin, A. K. H. Tung, J. Han and W. ...
  • K. Zhang, M. Hutter and H. Jin, "A _ local ...
  • H. P. Kriegel, P. Kroger, E. Schubert, A. Zimek, "LoOP: ...
  • _ _ _ _ International Conference on, pp. 1037 - ...
  • _ _ outlyins obseration in samples", ...
  • W. Stefansky, "Rejecting outliers in factorial designs", Techno metrice 14, ...
  • _ _ _ and non- healthy individuals o, reference interval ...
  • _ _ _ _ 12, 2326-2332, 2005. ...
  • _ _ _ _ and ...
  • M. Desforges, P. Jacob and J. Cooper, "Applications of probability ...
  • E. Eskin, W. Lee and S. Stolfo, "Modeling system call ...
  • C. Chow and D Y. Yeung, _ Parzen-window network intrusion ...
  • C. C. Aggarwal and P. S. Yu, "Outlier detection for ...
  • _ _ _ Conference on Knowledge Discovery & Data Mining ...
  • نمایش کامل مراجع