Multi-level clustering-based detección de outliers (MCOD) utilizando mapas autoorganizativos
Autores: Li, Menglu; Kashef, Rasha; Ibrahim, Ahmed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Multi-level clustering-based detección de outliers (MCOD) utilizando mapas autoorganizativos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Detección de valores atípicos
Aplicaciones empresariales
Patrón/comportamiento
Aprendizaje no supervisado multinivel
Conjunto de datos
Fraudes/valores atípicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
La detección de valores atípicos es fundamental en muchas aplicaciones empresariales, ya que reconoce comportamientos inusuales para prevenir pérdidas y optimizar los ingresos.
Descripción
La detección de valores atípicos es fundamental en muchas aplicaciones empresariales, ya que reconoce comportamientos inusuales para prevenir pérdidas y optimizar los ingresos.