Problemet med att upptäcka avvikelser i vissa fall liknar klassificeringsproblemet. Det viktigaste problemet med klusterbaserade algoritmer för upptäckt av avvikelser är till exempel att hitta kluster och avvikelser, som ofta betraktas som buller som bör tas bort för att göra kluster mer tillförlitliga. I den här artikeln presenterar vi en algoritm som ger extraordinär upptäckt och datakluster samtidigt. Algoritmen förbättrar uppskattningen av centroider av den generativa distributionen under processen för klusterbildning och extra upptäckt. Den föreslagna algoritmen består av två steg. Det första steget består av förbättrad genetisk k-means algoritm (IGK) process, medan det andra steget iterativt tar bort vektorer som är långt från deras kluster centroider.
M. H. Marghny REF föreslog en extraordinär detektionsalgoritm med hjälp av förbättrad genetisk K-means-algoritm.
Outlier Detection using Improved Genetic K-means
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}