Algoritmos de detección de outliers
- Autores
- Cuadrado, María Fernanda; De Armas, Adrián Alfredo; Foglino, Alejandro Luis
- Año de publicación
- 2022
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Esta investigación aborda la problemática de la detección de outliers en grandes bases de datos mediante distintos tipos de algoritmos. Los tipos de algoritmos se clasifican profundidad, densidad, desvío, ángulos y distancia. Se implementarán distintas versiones de algoritmos por cada tipo y se paralelizará su ejecución buscando mejorar la eficiencia a medida que el conjunto de datos utilizado crezca.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Outliers
Densidad
Distancia
Ángulos
Grandes bases de datos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/143373
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Esta investigación aborda la problemática de la detección de outliers en grandes bases de datos mediante distintos tipos de algoritmos. Los tipos de algoritmos se clasifican profundidad, densidad, desvío, ángulos y distancia. Se implementarán distintas versiones de algoritmos por cada tipo y se paralelizará su ejecución buscando mejorar la eficiencia a medida que el conjunto de datos utilizado crezca. |
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