Ang pagdidisenyo ng epektibong mga sistemang analomatiko ay mahalaga para sa pagkilala ng mga kakaibang mga padron sa datos na maaaring magpahiwatig ng mga pagkakamali, pandaraya, o bantang pangseks. partikular na kapaki-pakinabang ang mga pamamaraang walang-supersidyo kapag hindi nakuha o kakaunti ang may tatak na datos. Ang artikulong ito ay tumutuklas sa mga susing hindi nababaleksiyong pamamaraan at mga aplikasyong real-world.

Hindi Nagagamot na mga Paraan ng Pagpapakilala

Ang mga hindi pa natutukoy na analogong pamamaraan ay sumusuri ng datos nang walang preflumed na mga etiketa.Ang mga ito ay nakatuon sa pagkilala ng mga puntong datos na lubhang lumilihis sa normal na mga padron. ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng pagkumpol, pag-aanalisa ng densidad, at mga pamamaraang distance-based.

Mga Pamamaraang Pagpupuslit ng Bustang-Based

Ang mga nagkokodigo ng algorithms tulad ng K-Means o DBSCAN group na katulad ng mga puntong datos. Ang mga analisis ay nakikilala bilang mga punto na hindi kabilang sa anumang kumpol o malayo sa mga cluster center. Ang mga paraang ito ay epektibo sa mga dataset na may malinaw na mga grouping.

Mga Paraan ng Pag - aalis ng Dentitibidad

Dentity-based na mga pamamaraan tulad ng Local Outlier Factor (LOF) ang lokal na densidad ng mga puntos ng datos. Ang mga puntong may kapansin-pansing mas mababang densidad kaysa sa kanilang mga kapitbahay ay naka-target bilang mga analise. Ang mga pamamaraang ito ay mahusay na umangkop sa iba't ibang distribusyon ng datos.

Mga Pag - aaral Tungkol sa Tunay na Kaso sa Daigdig

Sa pananalapi, natutukoy ng mga algorithm ang mga pandaraya sa pamamagitan ng pagkilala sa di - pangkaraniwang mga paraan ng paggasta, sinusubaybayan ng mga sistema ang mga network traffic ng computer para makita ang potensiyal na mga panghihimasok.

  • Pagtuklas sa pandaraya sa pananalapi
  • Pagsubaybay sa seguridad ng Network
  • Inihulang pagmamantini
  • Ang Pangangamba sa Kalusugan ay Nakaaapekto sa emosyon