Sammanfattning av denna webbsida: För många KDD-applikationer är det svårt att hitta avvikelserna, d.v.s. de sällsynta händelserna, är mer intressant och användbar än att hitta de vanliga fallen, t.ex. Att upptäcka brottslig verksamhet inom e-handeln. Att vara en utomjording är emellertid inte bara en binär egendom. Istället är det en egenskap som gäller i viss utsträckning för varje objekt i en datauppsättning, beroende på hur "isolerat" detta objekt är, med avseende på den omgivande klusterstrukturen. I detta dokument introducerar vi formellt ett nytt begrepp om outliers som baserar detektion av outlier på samma teoretiska grund som densitetsbaserad klusteranalys. Vår uppfattning om en outlier är "lokal" i den meningen att den avvikande graden av ett objekt bestäms genom att ta hänsyn till klusterstrukturen i ett avgränsat område av objektet. Vi visar att detta begrepp om en avvikande är lämpligare för att upptäcka olika typer av avvikelser än tidigare metoder, och vi presenterar också en algoritm för att hitta dem. Dessutom visar vi att genom att kombinera detektionen med en densitetsbaserad metod för att analysera klusterstrukturen kan vi få utvikarna nästan gratis om vi redan vill utföra en klusteranalys på en datauppsättning.
Den är förlängd för extraordinär detektion REF.
OPTICS-OF: Identifying local outliers
{'venue': "PROC. OF PKDD '99, PRAGUE, CZECH REPUBLIC, LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (LNAI 1704)", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}