Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32379
Назва: Dividing Outliers into Valuable and Noise Points
Автори: Podolskiy, Vladimir E.
Ключові слова: fuzzy sets
outlier analysis
data classification
Дата публікації: 2012
Видавництво: ТНЕУ
Бібліографічний опис: Podolskiy, V. E. Dividing Outliers into Valuable and Noise Points [Text] / Vladimir E. Podolskiy // Computing = Комп’ютинг. - 2012. - Vol. 11, is. 1. - P. 25-31.
Короткий огляд (реферат): A great number of different clustering algorithms exists in computer science. These algorithms solve the task of dividing data set into clusters. Data points which were not included into one of these clusters are called ‘outliers’. But such data points can be used for the discovery of unusual behavior of the analyzed systems. In this article we present a novel fuzzy based optimization approach for division these outliers into two classes: interesting (usable for solving the problem) outliers and noise.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32379
Розташовується у зібраннях:Комп'ютинг 2012 рік. Том 11. Випуск 1

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Podolskiy.pdf382.78 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.