روش تشخیص داده های پرت Outlier Detection

عملیات داده کاوی مفید نیاز به داده های خوب ومناسب دارد .داده های مناسب جهت عملیات داده کاوی می تواند حاصل پیشپردازش درست و صحیح داده ها باشد ,در واقع برای کشف دانش به کمک داده کاوی باید مقدماتی صورت گیرد که مجموعه اینمقدمات را آماده سازی داده ها می گویند. از اصلی ترین عملیات آماده سازی داده ها پاک سازی داده هاست که با هدف از بین بردن عدم قطعیت در داده کاوی مورد استفادهقرار گرفته وشامل هموار کردن نویز ها , شناخت و حذف داده های پرت و برطرف کردن ناسازگاری ها است . دراین مقاله ضمنمعرفی داده های پرت سعی داریم چندین روش برای تشخیص نقاط دور افتاده یا داده های پرت ارائه دهیم .روش تک متغیری درمقابل روش های چند متغیر و روش های پارامتری در مقابل روش های غیر پارامتری.

روش تشخیص داده های پرت Outlier Detection Keywords:

داده کاوی , نقاط دور افتاده , تشخیص داده های پرت , داده های پرت , دسته بندی نقاط پرت