PL
 |
EN
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 1 Przegląd Elektrotechniczny
Autorzy help
  1. 1 Duraj A.
  2. 1 Krawczyk A.
Lata help
  1. 1 2010
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  algorytm DBSCAN
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Finding outliers for large medical datasets
Duraj A., Krawczyk A.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2010
|
R. 86, nr 12
188-191
EN
The paper deals with data mining which is a process of extracting valid, previous unknown, and ultimately comprehensible information for large datasets. One of very interesting problems appearing in scientific investigations are detection of mistakes in files of data, or the detection outlier. Finding the rare instance or the outliers is important in many disciplines and KDD (Knowledge Discovery and Data-Mining) applications.
PL
Artykuł dotyczy metody wykrywania wyjątków w zbiorach danych dostrzegane jako różnego rodzaju anomalie, powstałe np. z powodu mechanicznego uszkodzenia, zmiany w zachowaniu systemu, czy choćby poprzez naturalny błąd człowieka. Jak się jednak wydaje, powyżej sformułowany problem badawczy jest bardzo istotny i nadal aktualny, szczególnie w przypadku medycznych zbiorów danych. Wykrycie wyjątków może zidentyfikować defekty, usunąć zanieczyszczenia danych a przede wszystkim stanowi podstawę w procesach podejmowania decyzji.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.