ABSTRACT Outliers are the points wh

ABSTRACT

Outliers are the points which are different from or inconsistent with the rest of the data.

They can be novel, new, abnormal, unusual or noisy information.

Outliers are sometimes more interesting than the majority of the data.

The main challenges of outlier detection with the increasing complexity, size and variety of datasets, are how to catch similar outliers as a group, and how to evaluate the outliers.

This paper describes an approach which uses Univariate outlier detection as a pre-processing step to detect the outlier
and then applies K-means algorithm hence to analyse the effects of the outliers on the cluster analysis of dataset.

Keywords: Outlier, Univariate outlier detection,
K-means algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ Outliers เป็นจุดที่แตกต่างจาก หรือไม่สอดคล้องกับส่วนเหลือของข้อมูล พวกเขาสามารถข้อมูลนวนิยาย ใหม่ ผิดปกติ ผิดปกติ หรือเสียงดัง Outliers เป็นบางครั้งมากกว่าน่าสนใจกว่าส่วนใหญ่ของข้อมูล ความท้าทายหลักของ outlier ตรวจมีความซับซ้อนเพิ่มมากขึ้น ขนาด และความหลากหลายของ datasets มีวิธีการจับคล้าย outliers เป็นกลุ่ม และวิธีการประเมิน outliers เอกสารนี้อธิบายถึงวิธีการที่ใช้อย่างไร Univariate outlier ตรวจสอบเป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลเพื่อตรวจสอบ outlier ใน แล้ว ใช้อัลกอริทึมหมายถึง K ดังนั้นการวิเคราะห์ผลกระทบของ outliers ในการคลัสเตอร์ของชุดข้อมูล คำสำคัญ: Outlier อย่างไร Univariate outlier ตรวจ อัลกอริทึมหมายถึง K

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อOutliers เป็นจุดที่แตกต่างจากหรือแย้งกับส่วนที่เหลือของข้อมูล. พวกเขาสามารถเป็นนวนิยาย, ใหม่, ความผิดปกติของข้อมูลที่ผิดปกติหรือมีเสียงดัง. ค่าผิดปกติบางครั้งก็เป็นที่น่าสนใจมากกว่าส่วนใหญ่ของข้อมูล. ความท้าทายหลักของการตรวจสอบค่าผิดปกติ กับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น, ขนาดและความหลากหลายของชุดข้อมูลที่มีวิธีการจับค่าผิดปกติคล้ายกันเป็นกลุ่มและวิธีการประเมินค่าผิดปกติ. กระดาษนี้จะอธิบายวิธีการที่ใช้การตรวจสอบขอบเขต Univariate เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลเพื่อตรวจสอบค่าผิดปกติแล้ว ใช้อัลกอริทึม K-จึงหมายถึงการวิเคราะห์ผลกระทบของค่าผิดปกติในการวิเคราะห์กลุ่มของชุดข้อมูล. คำสำคัญ: Outlier, Univariate การตรวจสอบค่าผิดปกติ, K หมายถึงขั้นตอนวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม

เมื่อมีจุดที่แตกต่างจากหรือสอดคล้องกับส่วนที่เหลือของข้อมูล

จะเป็นนวนิยาย , ใหม่ , ผิดปกติ , ข้อมูลที่ผิดปกติหรือทำเสียงดัง

เมื่อมีบางครั้งที่น่าสนใจมากกว่าส่วนใหญ่ของข้อมูล

ความท้าทายหลัก ค่าตรวจกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ขนาดและความหลากหลายของข้อมูลเป็นวิธีการจับผิดปกติเหมือนกัน เป็น กลุ่มและวิธีการประเมินระดับ .

บทความนี้จะกล่าวถึงวิธีการที่ใช้รักษา ค่าตรวจสอบเป็นขั้นตอนการประมวลผลการตรวจสอบค่าผิดปกติ
แล้วใช้ขั้นตอนวิธี k-means ดังนั้นเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของค่าผิดปกติในกลุ่มการวิเคราะห์ข้อมูล .

คำสำคัญ : ค่า 2 ค่า
k-means , การ , ขั้นตอนวิธี