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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Rank Based Approaches

verfasst von : Kishan G. Mehrotra, Chilukuri K. Mohan, HuaMing Huang

Erschienen in: Anomaly Detection Principles and Algorithms

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Density-based methodology that exploits k-neighborhood of a data point has many good features. For instance, it is independent of the distribution of the data and is capable of detecting isolated objects. However it has some shortcomings:

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Fußnoten
1
In this illustration, LOF suffers the same deficiency when k is 6, 7, or 8. For example, LOF assigns outlierness value 1.5122 to ‘B’ and 1.1477 to ‘A’, and it fails to identify ‘A’ as the most significant outlier.
 
Literatur
59.
H. Huang, K. Mehrotra, C.K. Mohan, “Rank-based outlier detection.” J. Stat. Comput. Simul. 82, 1–14 (2011)
109.
Y. Tao, D. Pi, “Unifying density-based clustering and outlier detection,” in 2009 Second International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining, Paris, France, pp. 644–647, 2009
Metadaten
Titel
Rank Based Approaches
verfasst von
Kishan G. Mehrotra
Chilukuri K. Mohan
HuaMing Huang
Copyright-Jahr
2017
Buch
Anomaly Detection Principles and Algorithms

Print ISBN: 978-3-319-67524-4

Electronic ISBN: 978-3-319-67526-8

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67526-8_7