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, są stosowane już od wielu lat. Jak się jednak wydaje, powyżej sformułowany problem badawczy jest bardzo istotny i nadal aktualny. Wykrycie wyjątków stanowi podstawe w procesach podejmowania decyzji. W pracy podany jest krótki przegląd hierarchicznych aglomeracyjnych metod wykrywania wyjątków skupiając się na doborze miar odległości w wymienionych algorytmach.
EN
Data mining 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. (Determination of measure distance in hierarchical methods of outliers detection).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.