Detección de valores atípicos en datos categóricos

Título original:

Outlier Detection in Categorical Data

Contenido del libro:

Los conjuntos de datos se caracterizan por las propiedades de la mayoría de los objetos de datos que contiene. Existen.

Unos pocos objetos de datos cuyas características no son similares a las características principales de los.

objetos de datos de un conjunto de datos. Estos objetos de datos pueden contener información valiosa y se denominan.

Valores atípicos. La detección de valores atípicos es un concepto importante en la minería de datos debido a su.

aplicación en una amplia gama de campos. La detección de valores atípicos se refiere al problema de finding ocultos.

Observaciones con información vital cuyas propiedades no son similares a las propiedades de la.

Observaciones de la corriente principal en el conjunto de datos. La detección de valores atípicos no era un área de investigación interesante.

Hasta la última década. En los últimos años, la detección de valores atípicos ha sido investigada por varios.

En los últimos años, la detección de valores atípicos ha sido objeto de investigación por parte de varios investigadores debido a su importancia en una amplia gama de áreas de aplicación y a las distintas técnicas desarrolladas para encontrarlos.

Se han desarrollado diferentes técnicas para detectar valores atípicos en diversos ámbitos. Los valores atípicos también se denominan anomalías en.

La literatura. Dependiendo de los ámbitos de aplicación y el contexto, también se denominan.

Excepciones, errores, observaciones discordantes, ruidos, fallos, defectos, aberraciones,.

Novedades, peculiaridades o contaminantes. Anteriormente, la detección de valores atípicos era un tema de investigación en.

Estadística. Hoy en día, es un área de investigación en muchas ramas de la ciencia, incluyendo.

Minería de datos y aprendizaje automático.