Are outliers just a side product of

Are outliers just a side product of some clustering algorithms?
– Many clustering algorithms do not assign all points to clusters but account for noise objects
– Look for outliers by applying one of those algorithms and retrieve the noise set
– Problem:
• Clustering algorithms are optimized to find clusters rather than outliers
• Accuracy of outlier detection depends on how good the clustering algorithm captures the structure of clusters
• A set of many abnormal data objects that are similar to each other would be recognized as a cluster rather than as noise/outliers

Kết quả (Việt) 1:

Là outliers chỉ là một sản phẩm phụ của một số thuật toán kết cụm?-Nhiều các thuật toán kết cụm không chỉ định tất cả các điểm cho cụm nhưng tài khoản cho các đối tượng tiếng ồn-Tìm outliers bằng cách áp dụng một trong những thuật toán và lấy bộ tiếng ồn-Vấn đề:• Các thuật toán kết cụm được tối ưu hóa để tìm cụm chứ không phải là outliers• Độ chính xác của outlier phát hiện phụ thuộc vào tốt như thế nào các thuật toán kết cụm nắm bắt cấu trúc của cụm• Một tập hợp của nhiều đối tượng bất thường dữ liệu tương tự như nhau sẽ được công nhận như là một cụm sao thay vì là ồn/outliers

Kết quả (Việt) 2:

Là giá trị ngoại lai chỉ là một sản phẩm phụ của một số thuật toán clustering?
- Nhiều thuật toán phân nhóm không chỉ định tất cả các điểm đến cụm nhưng chiếm tới đối tượng tiếng ồn
- Hãy tìm giá trị ngoại lai bằng cách áp dụng một trong những thuật toán và lấy tiếng ồn thiết
- Vấn đề:
• thuật toán Clustering được tối ưu hóa để tìm cụm chứ không phải là giá trị ngoại lai
• Độ chính xác của phát hiện outlier phụ thuộc vào cách thức tốt các thuật toán phân nhóm bắt cấu trúc của cụm
• một tập hợp của nhiều đối tượng dữ liệu bất thường tương tự như nhau sẽ được công nhận là một cụm chứ không phải là tiếng ồn / giá trị ngoại lai