Detección de anomalías para datos categóricos
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El sistema de detección de anomalías descubre los sucesos novedosos o raros, las anomalías, las acciones viciosas, los fenómenos excepcionales. Es obligatorio encontrar estas anomalías en la minería de datos porque la presencia de estos objetos suele hacer ineficiente la base de datos. Un valor atípico es una observación que se desvía tanto de las demás observaciones como para despertar sospechas de que ha sido generada por un mecanismo diferente. Encontrar objetos que no se ajustan a las nociones bien definidas de comportamiento esperado en un conjunto de datos se denomina detecció...
El sistema de detección de anomalías descubre los sucesos novedosos o raros, las anomalías, las acciones viciosas, los fenómenos excepcionales. Es obligatorio encontrar estas anomalías en la minería de datos porque la presencia de estos objetos suele hacer ineficiente la base de datos. Un valor atípico es una observación que se desvía tanto de las demás observaciones como para despertar sospechas de que ha sido generada por un mecanismo diferente. Encontrar objetos que no se ajustan a las nociones bien definidas de comportamiento esperado en un conjunto de datos se denomina detección de valores atípicos. La detección de valores atípicos es un paso de preprocesamiento para localizar estos objetos no conformes en los conjuntos de datos. Esta detección de valores atípicos es un proceso difícil en bases de datos a gran escala, ya que tiene datos de alta dimensión con una baja tasa de anomalías. Aquí se definen formalmente los valores atípicos y se proponen formas optimizadas de detectarlos. La optimización en la detección de valores atípicos se consigue mediante un nuevo concepto de holoentropía que combina la entropía y la correlación total. Se trata de un fenómeno práctico más eficaz y eficiente en los métodos de detección de valores atípicos. Puede utilizarse eficazmente para tratar conjuntos de datos grandes y de alta dimensión.
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