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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

High-Dimensional Outlier Detection: The Subspace Method

verfasst von : Charu C. Aggarwal

Erschienen in: Outlier Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Many real data sets are very high dimensional. In some scenarios, real data sets may contain hundreds or thousands of dimensions. With increasing dimensionality, many of the conventional outlier detection methods do not work very effectively. This is an artifact of the well-known curse of dimensionality. In high-dimensional space, the data becomes sparse, and the true outliers become masked by the noise effects of multiple irrelevant dimensions, when analyzed in full dimensionality.

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Metadaten
Titel
High-Dimensional Outlier Detection: The Subspace Method
verfasst von
Charu C. Aggarwal
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47578-3_5