• Sample algorithms– ISODEPTH [ Rut

• Sample algorithms
– ISODEPTH [ Ruts and Rousseeuw 1996]
– FDC [ Johnson et al. 1998]
• Discussion
– Similar idea like classical statistical approaches (k = 1 distributions) but independent from the chosen kind of distribution
– Convex hull computation is usually only efficient in 2D / 3D spaces
– Originally outputs a label but can be extended for scoring easily (take depth as scoring value)
– Uses a global reference set for outlier detection

Kết quả (Việt) 1:

• Các thuật toán mẫu-ISODEPTH [Ruts và Rousseeuw 1996]-FDC [Johnson et al. 1998]• Thảo luận-Ý tưởng tương tự như phương pháp tiếp cận thống kê cổ điển (k = 1 phân phối) nhưng độc lập được lựa chọn loại phân phối-Tính toán lồi thường chỉ là hiệu quả trong không gian 2D / 3D-Ban đầu được kết quả đầu ra một nhãn hiệu nhưng có thể được mở rộng để ghi một cách dễ dàng (có chiều sâu như ghi giá trị)-Sử dụng một tham khảo toàn cầu cho outlier phát hiện

Kết quả (Việt) 2:

• thuật toán mẫu
- ISODEPTH [ruts và Rousseeuw 1996]
- FDC [Johnson et al. 1998]
• Thảo luận
- ý tưởng tương tự như phương pháp thống kê cổ điển (k = 1 phân phối), nhưng độc lập với các loại lựa chọn phân phối
- Lồi tính thân tàu thường chỉ có hiệu quả trong không gian / 2D và 3D
- Nguyên xuất ra một nhãn nhưng có thể được mở rộng cho điểm một cách dễ dàng (lấy chiều sâu như giá trị điểm)
- Sử dụng một bộ tài liệu tham khảo toàn cầu để phát hiện outlier