{"product_id":"estrutura-de-agrupamento-de-densidades-em-dados-nao-supervisionados-von-a-subhasheni","title":"Estrutura de agrupamento de densidades em dados não supervisionados","description":"\u003cp\u003eA detecção de anomalias é uma questão fundamental na mineração de dados, especificamente tem sido usada para detectar e remover objetos anômalos dos dados. Os outliers surgem devido a falhas mecânicas, alterações no comportamento do sistema, comportamento fraudulento, intrusões na rede ou erro humano. Uma detecção eficiente de outliers e capacidades de agrupamento de dados na presença de outliers, e baseada na filtragem dos dados após o processo de agrupamento. O algoritmo proposto detecta os experimentos outliers em três estágios: (i) Detecção de Saliências em Imagens; (ii) Detecção de Eventos Anormais em Fluxos de Vídeo; e (iii) Conjuntos de dados de referência UCI do mundo real. A remoção ocorre de acordo com um limite pré-definido.O quadro formal no qual definições precisas de combinações esparsas podem ser dadas, e a lógica Fuzzy é proposta para descobrir relações não-lineares pode ser rigorosamente analisada.\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786203238730\"\u003e\u003ch3\u003eDetecção de Antecedentes de Codificação Fuzzy Baseada em Lógica Espessa\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786203238730","offer_id":40150395879517,"sku":"9786203238730","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/d8520df4-55f4-4038-b228-603366549fbf.jpg?v=1759037273","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/estrutura-de-agrupamento-de-densidades-em-dados-nao-supervisionados-von-a-subhasheni","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}