Rilevamento dei valori anomali mediante algoritmo ibrido di genetica e foraggiamento batterico

RILEVAZIONE DEGLI OUTLIER ATTRAVERSO UN ALGORITMO DI FORAGING GENETICO E BATTERICO IBRIDO: Questo libro fornisce una panoramica sugli outlier e sulle tecniche di rilevamento.

L'outlier e quel dato le cui specifiche non appartengono alle caratteristiche del dataset o del cluster.

La suddivisione degli oggetti in gruppi significativi di oggetti o classi (cluster) sulla base di caratteristiche comuni gioca un ruolo importante nel modo in cui le persone analizzano e descrivono il mondo.

Il clustering e un problema di apprendimento non supervisionato.

Un clustering migliore migliora l'accuratezza dei risultati di ricerca e aiuta a ridurre il tempo di recupero.

Il presente lavoro definisce vari algoritmi, come l'algoritmo genetico e l'algoritmo di foraggiamento batterico, per trovare dati utili da dati anomali.

Il lavoro di ricerca fa luce anche sulle varie tecniche di clustering e sui tipi di cluster.