Recognisation of Outlier using Distance based method for Large Scale Database

This paper studies the difficulties of outlier detection on inexact data. We study the normal instances for each uncertain object using the instances of objects with analogous properties. Outlier detection is a significant research problem in data mining that goals to determine valuable abnormal and irregular patterns hidden in vast data sets. Most existing outlier detection approaches only deal with static data with comparatively low dimensionality. Newly, outlier detection for high-dimensional stream data turn into a new emergent research problem. A key remark that inspires this research is that outliers in high-dimensional data are predictable outliers, i.e., they are embedded in lower dimensional subspaces. Detecting projected outliers from high-dimensional stream data is a very stimulating task for numerous reasons. The paper shows the detailed study of outlier detection algorithms and its results also

Contributions to time series data mining towards the detection of outliers/anomalies

148 p.Los recientes avances tecnológicos han supuesto un gran progreso en la recogida de datos, permitiendo recopilar una gran cantidad de datos a lo largo del tiempo. Estos datos se presentan comúnmente en forma de series temporales, donde las observaciones se han registrado de forma cronológica y están correlacionadas en el tiempo. A menudo, estas dependencias temporales contienen información significativa y útil, por lo que, en los últimos años, ha surgido un gran interés por extraer dicha información. En particular, el área de investigación que se centra en esta tarea se denomina minería de datos de series temporales.La comunidad de investigadores de esta área se ha dedicado a resolver diferentes tareas como por ejemplo la clasificación, la predicción, el clustering o agrupamiento y la detección de valores atípicos/anomalías. Los valores atípicos o anomalías son aquellas observaciones que no siguen el comportamiento esperado en una serie temporal. Estos valores atípicos o anómalos suelen representar mediciones no deseadas o eventos de interés, y, por lo tanto, detectarlos suele ser relevante ya que pueden empeorar la calidad de los datos o reflejar fenómenos interesantes para el analista.Esta tesis presenta varias contribuciones en el campo de la minería de datos de series temporales, más específicamente sobre la detección de valores atípicos o anomalías. Estas contribuciones se pueden dividir en dos partes o bloques. Por una parte, la tesis presenta contribuciones en el campo de la detección de valores atípicos o anomalías en series temporales. Para ello, se ofrece una revisión de las técnicas en la literatura, y se presenta una nueva técnica de detección de anomalías en series temporales univariantes para la detección de fugas de agua, basada en el aprendizaje autosupervisado. Por otra parte, la tesis también introduce contribuciones relacionadas con el tratamiento de las series temporales con valores perdidos y demuestra su aplicabilidad en el campo de la detección de anomalías

Data mining as a tool for environmental scientists

Over recent years a huge library of data mining algorithms has been developed to tackle a variety of problems in fields such as medical imaging and network traffic analysis. Many of these techniques are far more flexible than more classical modelling approaches and could be usefully applied to data-rich environmental problems. Certain techniques such as Artificial Neural Networks, Clustering, Case-Based Reasoning and more recently Bayesian Decision Networks have found application in environmental modelling while other methods, for example classification and association rule extraction, have not yet been taken up on any wide scale. We propose that these and other data mining techniques could be usefully applied to difficult problems in the field. This paper introduces several data mining concepts and briefly discusses their application to environmental modelling, where data may be sparse, incomplete, or heterogenous

Probabilistic modeling of flood characterizations with parametric and minimum information pair-copula model

This paper highlights the usefulness of the minimum information and parametric pair-copula construction (PCC) to model the joint distribution of flood event properties. Both of these models outperform other standard multivariate copula in modeling multivariate flood data that exhibiting complex patterns of dependence, particularly in the tails. In particular, the minimum information pair-copula model shows greater flexibility and produces better approximation of the joint probability density and corresponding measures have capability for effective hazard assessments. The study demonstrates that any multivariate density can be approximated to any degree of desired precision using minimum information pair-copula model and can be practically used for probabilistic flood hazard assessment

Impacts of metal-contamination and fine sediment deposition on benthic macroinvertebrate communities, The

2017 Spring.Includes bibliographical references.To view the abstract, please see the full text of the document