Despre
DDoutlier Pachetul ofera utilizatorilor o gama larga de functii de detectare a distance- si outlier bazate pe densitate. Detectia anterioara bazata pe distanta si densitate functioneaza cu valori externe locale intr-un domeniu multidimensional, ceea ce inseamna ca observatiile sunt comparate cu vecinatatea lor respectiva. Algoritmii au in principal un avantaj in cadrul a doua domenii:
- Detectarea anomaliilor pentru subiecte precum frauda cardului de credit, detectarea intruziunilor in retea, frauda in asigurari, date medicale, date de sanatate si statistici sportive
- Eliminarea observatiilor periferice inainte de aplicarea gruparii
Aspecte practice
Toate functiile necesita un set de date ca intrare si au un numar variabil de parametri de intrare care influenteaza iesirea scorului exterior. Cel mai comun parametru de intrare este parametrul k pentru construirea celui mai apropiat cartier k. Pentru a accelera cautarea kNN, functia kNN din pachetul dbscan este utilizata pentru a construi un arbore kd. Pentru functiile COF, LOCI si LDOF este necesara o matrice de distanta completa, lasand in afara posibilitatea utilizarii unui arbore kd. Pentru functiile RDOS, INFLO si NOF este necesar calcularea unui vecinatate inversa, facandu-l, de asemenea, greu de calcul.
Eliminarea duplicatelor si standardizarea datelor sunt recomandate inainte de a calcula scorurile anterioare.
Instalare
Pentru a instala cea mai recenta versiune in R, utilizati urmatoarele comenzi:
Referinte
Angiulli, F. si Pizzuti, C. (2002). Detectare rapida a valorilor anterioare in spatii cu dimensiuni ridicate. In Int. Conf. despre descoperirea cunostintelor si extragerea datelor (SIGKDD). Helsinki, Finlanda. pp. 15-26. DOI: 10.1007 / 3-540-45681-3_2
Breunig, MM, Kriegel, H.-P., Ng, RT si Sander, J. (2000). LOF: Identificarea valorilor aberante locale bazate pe densitate. In Int. Conf. Despre gestionarea datelor. Dallas, TX. pp. 93-104. DOI: 10.1145 / 342009.335388
Gao, J., Hu, W., Zhang, X. si Wu, Ou. (2011). RKOF: Detectie robusta locala a valorilor anterioare bazate pe nucleu. Conferinta Pacific-Asia privind descoperirea cunostintelor si extragerea datelor: progrese in descoperirea cunostintelor si extragerea datelor. pp. 270-283. DOI: 10.1007 / 978-3-642-20847-8_23
Hautamaki, V. si Ismo, K. (2004). Detectarea valorii anterioare utilizand graficul de vecini k-Cea mai apropiata In Conferinta internationala privind recunoasterea modelelor. Cambridge, Marea Britanie. pp. 430-433. DOI: 10.1109 / ICPR.2004.1334558
Huang, J., Zhu, Q., Yang, L. si Feng, J. (2015). Un algoritm de detectare a parametrilor anteriori, bazat pe Natural Neighbor. Sisteme bazate pe cunoastere. pp. 71-77. DOI: 10.1016 / j.knosys.2015.
fontanero cachondo videos porno corridas
porno agresivo sex porne
follando española videosdeincesto
ver peliculas porno italianas madura española con joven
zoofila porno agresivo
follando con mirones hentai scat
supertetas colegialas cachondas
hentai scat penes de abuelos
defloin.com creampie abuelas
jovenes españolas follando española folla
superculos escuchar relatos porno
abuela enculada corrida boca
follando abuelas corridas internas peludas
maduritas corriendose como folla mi vecina
trio amateur español pornotrans
concursos nudistas sexo con viejas
mi vecina desnuda videos porno casero españa
videos porno online miakalifa
porno viejas alemanas porno gay chino
correte dentro porno viola a su madre
10.014
Jin, W., Tung, AKH, Han, J. si Wang, W. (2006). Clasarea valorilor aberante utilizand relatia de vecinatate simetrica. In Pacific-Asia Conf. despre descoperirea cunostintelor si extragerea datelor (PAKDD). Singapore. pp. 577-593. DOI: 10.1007 / 11731139_68
Knorr, M. si Ng, RT (1997). O abordare unificata pentru valorile aberante miniere. In Conf. al Centrului de Studii Avansate privind Cercetarea Colaborativa (CASCON). Toronto, Canada. pp. 236-248. DOI: 10.1145 / 782010.782021
Kriegel, H.-P., Kroger, P., Schubert, E. si Zimek, A. (2009). Bucla: Probabilitati locale anormale. In cadrul Conferintei ACM privind managementul informatiei si cunostintelor, CIKM 2009, Hong Kong, China. pp. 1649-1652. DOI: 10.1145 / 1645953.1646195
Latecki, L., Lazarevic, A. & Prokrajac, D. (2007). Detectare anterioara cu functii de densitate a nucleului. Workshop international privind invatarea automata si extragerea datelor in recunoasterea modelelor: invatarea automata si extragerea datelor in recunoasterea tiparelor. pp. 61-75. DOI: 10.1007 / 978-3-540-73499-4_6
Papadimitriou, S., Gibbons, PB si Faloutsos, C. (2003). LOCI: Detectare rapida a valorilor anterioare utilizand integrarea de corelatie locala. In Conferinta internationala privind ingineria datelor. pp. 315-326. DOI: 10.1109 / ICDE.2003.1260802
Schubert, E., Zimek, A. si Kriegel, HP. (2014). Detectare generalizata a valorilor aberante cu estimari flexibile ale densitatii nucleului. Lucrarile Conferintei Internationale SIAM din 2014 privind exploatarea datelor. Philadelphia, SUA. pp. 542-550. DOI: 10.1137 / 1.9781611973440.63
Tang, J., Chen, Z., Fu, AWC si Cheung, DW (2002). Imbunatatirea eficientei detectiilor anterioare pentru tiparele cu densitate scazuta. In Pacific-Asia Conf. despre descoperirea cunostintelor si extragerea datelor (PAKDD). Taipei. pp. 535-548. DOI: 10.1007 / 3-540-47887-6_53
Zhang, K., Hutter, M. si Jin, H. (2009). O noua abordare locala de detectie anterioara bazata pe distanta pentru date dispersate din lumea reala. Conferinta Pacific-Asia privind descoperirea cunostintelor si extragerea datelor: progrese in descoperirea cunostintelor si extragerea datelor. pp. 813-822. DOI: 10.1007 / 978-3-642-01307-2_84
Zhu, Q., Feng, Ji. & Huang, J. (2016). Vecin natural: o metoda de vecinatate autoadaptativa fara parametrul K. Scrisori de recunoastere a modelelor. pp. 30-36. DOI: 10.1016 / j.patrec.2016.05.007
