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
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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