A new local distace-based outlier detection approach for fuzzy data by vertex metric
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 500
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_048
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
Abstract:
The way of searching For outlier data based on distance is one of the attractive study in data mining during recent two decades, due to the wide range ofapplications, has been always investigated. But this wide scope has been limited to certain data, while the valuable ability of fuzzy data in analyzing and applying has beenproven. Considering the effective performance of LDOF method as a distance based approach in identifying outlierdata, the almost this article is to use the famous vortexmetric, to provide a universalization of LDOF method for identifying outlier dataset of fuzzy data. Also performanceand efficiency of the proposed method has been investigated in simulation.
Keywords:
Authors
Somayeh Mohseni
Payame Noor University, Shiraz center Shiraz, Iran
Alireza Fakharzade Jahromi
Shiraz University of Technology Shiraz, Iran