Density Clustering Framework in Unsupervised Data

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2020, 2020

6203040134 / 9786203040135

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Anomaly detection is a fundamental issue in data mining, specifically it has been used to detect and remove anomalous objects from data. Outliers arise due to mechanical faults, changes in system behavior, fraudulent behavior, network intrusions or human error. An efficient outlier detection and data clustering capabilities in the presence of outliers, and based on filtering of the data after clustering process. The proposed algorithm detects the outlier experiments into three stages namely (i) Saliency Detection in Images; (ii) Abnormal Event Detection in Video Streams; and (iii) Real-world UCI benchmark datasets.The main objective of this study is an iterative removal of objects, which are far away from their cluster centroids. The removal occurs according to a chosen from the pre-defined threshold.The formal framework in which accurate definitions of sparse combinations can be given, and Fuzzy logic is proposed for discover non-linear relationship can be rigorously analyze. 84 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9786203040135

Détails bibliographiques

Titre
Density Clustering Framework in Unsupervised Data
Auteur
A. Subhasheni
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6203040134
ISBN à 13 chiffres
9786203040135
Poids de l'article
143 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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