Vi analyserar samspelet mellan täthetsuppskattning och detektering av outlier vid täthetsbaserad detektering av outlier. Genom tydlig och principiell frikoppling av båda stegen formulerar vi en generalisering av densitetsbaserade outlier-detektionsmetoder baserade på kärndensitetsuppskattning. Inbäddad i en bredare ram för avvikande detektion, kan den resulterande metoden enkelt anpassas för att upptäcka nya typer av avvikelser: medan gemensamma outlier detektionsmetoder är utformade för att upptäcka objekt i glesa områden av datamängden, vår metod kan ändras för att också upptäcka ovanliga lokala koncentrationer eller trender i datamängden om så önskas. Det gör det möjligt att integrera domänkunskap och särskilda krav. Vi demonstrerar den flexibla tillämpligheten och skalbarheten av metoden på stora verkliga datamängder.
Schubert m.fl. REF formulerade en generalisering av en densitetsbaserad anomalidetekteringsmetod baserad på uppskattning av kärnans densitet.
Generalized Outlier Detection with Flexible Kernel Density Estimates.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}