• A set of many abnormal data objec

• A set of many abnormal data objects that are similar to each other would be recognized as a cluster rather than as noise/outliers
• We will focus on three different classification approaches
– Global versus local outlier detection
Considers the set of reference objects relative to which each point’s “outlierness” is judged
– Labeling versus scoring outliers
Considers the output of an algorithm
– Modeling properties
Considers the concepts based on which “outlierness” is modeled
NOTE: we focus on models and methods for Euclidean data but many of those can be also used for other data types (because they only require a distance measure)
• Global versus local approaches
– Considers the resolution of the reference set w.r.t. which the “outlierness” of a particular data object is determined
– Global approaches
• The reference set contains all other data objects
• Basic assumption: there is only one normal mechanism

Kết quả (Việt) 1:

• 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• Chúng tôi sẽ tập trung vào ba phương pháp phân loại khác nhau-Toàn cầu so với phát hiện địa phương outlierXem xét các thiết lập của tham chiếu các đối tượng liên quan đến đó mỗi điểm "outlierness" đánh giá-Ghi nhãn so với ghi outliersXem xét các đầu ra của một thuật toán-Mô hình hóa thuộc tínhXem xét các khái niệm dựa trên "outlierness" được mô phỏngLưu ý: chúng tôi tập trung vào các mô hình và phương pháp cho dữ liệu Euclide nhưng nhiều người trong số những người cũng có thể được dùng cho các loại dữ liệu khác (vì họ chỉ đòi hỏi một thước đo khoảng cách)• Global so với phương pháp tiếp cận địa phương-Xem xét việc giải quyết tài liệu tham khảo thiết lập w.r.t. "outlierness" của một đối tượng cụ thể dữ liệu được xác định-Phương pháp tiếp cận toàn cầu• Tài liệu tham khảo bộ gồm tất cả các đối tượng dữ liệu khác• Giả định cơ bản: đó là chỉ có một cơ chế bình thường

Kết quả (Việt) 2:

• 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
• Chúng tôi sẽ tập trung vào ba phân loại khác nhau tiếp cận
- Global so với phát hiện outlier địa phương
xem xét việc thiết lập các tài liệu tham khảo đối tượng tương đối mà "outlierness" của mỗi điểm được đánh giá
- ghi nhãn so với giá trị ngoại lai ghi
Xem xét kết quả của một thuật toán
- mô hình hóa tính
Xem xét các khái niệm trên cơ sở đó "outlierness" được mô hình hóa
Chú ý: chúng tôi tập trung vào các mô hình và phương pháp cho dữ liệu Euclide nhưng nhiều người cũng có thể được sử dụng cho các loại dữ liệu khác (vì họ chỉ đòi hỏi một biện pháp khoảng cách)
• toàn cầu so với các phương pháp địa phương
- Xem xét việc giải quyết các wrt tài liệu tham khảo thiết mà "outlierness" của một đối tượng dữ liệu cụ thể được xác định
- cách tiếp cận toàn cầu
• các thiết lập tham chiếu có chứa tất cả các khác đối tượng dữ liệu
• giả định cơ bản: chỉ có một cơ chế bình thường