Ramy tworzenia klastrów w nienadzorowanych danych

Wykrywanie anomalii jest podstawowym zagadnieniem w eksploracji danych, a w szczególno¿ci jest wykorzystywane do wykrywania i usuwania anomalii z danych. Nieprawid¿owo¿ci powstaj¿ na skutek usterek mechanicznych, zmian w zachowaniu systemu, oszustw, w¿amä do sieci lub b¿¿dów ludzkich. Skuteczne wykrywanie warto¿ci odstaj¿cych i mo¿liwo¿ci klastrowania danych w obecno¿ci warto¿ci odstaj¿cych oraz oparte na filtrowaniu danych po procesie klastrowania. Proponowany algorytm wykrywa eksperymenty odstaj¿ce w trzech etapach: (i) Wykrywanie niedoborów w obrazach; (ii) Wykrywanie nietypowych zdarze¿ w strumieniach wideo; oraz (iii) Rzeczywiste zbiory danych benchmarków UCI.G¿ównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj¿ si¿ z dala od swoich centroidów klastrowych. G¿ównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj¿ si¿ z dala od swoich centroidów klastrowych. Usuwanie odbywa si¿ zgodnie z wybranym z góry zdefiniowanym progiem.G¿ównym celem tego badania jest iteracyjne usuwanie obiektów, które znajduj¿ si¿ z dala od swoich centroidów klastra.