An Improved Overlapping Clustering Algorithm to Detect Outlier

MCOKE algorithm in identifying data objects to multi cluster is known for its simplicity and effectiveness. Its drawback is the use of maxdist as a global threshold in assigning objects to one or more cluster while it is sensitive to outliers. Having outliers in the datasets can significantly affect the effectiveness of maxdist as regards to overlapping clustering. In this paper, the outlier detection is incorporated in MCOKE algorithm so that it can detect and remove outliers that can participate in the calculation of assigning objects to one or more clusters. The improved MCOKE algorithm provides better identification of overlapping clustering results. The performance was evaluated via F1 score performance criterion. Evaluation results revealed that the outlier detection demonstrated higher accuracy rate in identifying abnormal data (outliers) when applied to real datasets

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications aims to help data miners, researchers, scholars, and PhD students who wish to apply data mining techniques. The primary contribution of this book is highlighting frontier fields and implementations of the knowledge discovery and data mining. It seems to be same things are repeated again. But in general, same approach and techniques may help us in different fields and expertise areas. This book presents knowledge discovery and data mining applications in two different sections. As known that, data mining covers areas of statistics, machine learning, data management and databases, pattern recognition, artificial intelligence, and other areas. In this book, most of the areas are covered with different data mining applications. The eighteen chapters have been classified in two parts: Knowledge Discovery and Data Mining Applications

Analyse et détection des trajectoires d'approches atypiques des aéronefs à l'aide de l'analyse de données fonctionnelles et de l'apprentissage automatique

L'amélioration de la sécurité aérienne implique généralement l'identification, la détection et la gestion des événements indésirables qui peuvent conduire à des événements finaux mortels. De précédentes études menées par la DSAC, l'autorité de surveillance française, ont permis d'identifier les approches non-conformes présentant des déviations par rapport aux procédures standards comme des événements indésirables. Cette thèse vise à explorer les techniques de l'analyse de données fonctionnelles et d'apprentissage automatique afin de fournir des algorithmes permettant la détection et l'analyse de trajectoires atypiques en approche à partir de données sol. Quatre axes de recherche sont abordés. Le premier axe vise à développer un algorithme d'analyse post-opérationnel basé sur des techniques d'analyse de données fonctionnelles et d'apprentissage non-supervisé pour la détection de comportements atypiques en approche. Le modèle sera confronté à l'analyse des bureaux de sécurité des vols des compagnies aériennes, et sera appliqué dans le contexte particulier de la période COVID-19 pour illustrer son utilisation potentielle alors que le système global ATM est confronté à une crise. Le deuxième axe de recherche s'intéresse plus particulièrement à la génération et à l'extraction d'informations à partir de données radar à l'aide de nouvelles techniques telles que l'apprentissage automatique. Ces méthodologies permettent d'améliorer la compréhension et l'analyse des trajectoires, par exemple dans le cas de l'estimation des paramètres embarqués à partir des paramètres radar. Le troisième axe, propose de nouvelles techniques de manipulation et de génération de données en utilisant le cadre de l'analyse de données fonctionnelles. Enfin, le quatrième axe se concentre sur l'extension en temps réel de l'algorithme post-opérationnel grâce à l'utilisation de techniques de contrôle optimal, donnant des pistes vers de nouveaux systèmes d'alerte permettant une meilleure conscience de la situation.Improving aviation safety generally involves identifying, detecting and managing undesirable events that can lead to final events with fatalities. Previous studies conducted by the French National Supervisory Authority have led to the identification of non-compliant approaches presenting deviation from standard procedures as undesirable events. This thesis aims to explore functional data analysis and machine learning techniques in order to provide algorithms for the detection and analysis of atypical trajectories in approach from ground side. Four research directions are being investigated. The first axis aims to develop a post-op analysis algorithm based on functional data analysis techniques and unsupervised learning for the detection of atypical behaviours in approach. The model is confronted with the analysis of airline flight safety offices, and is applied in the particular context of the COVID-19 crisis to illustrate its potential use while the global ATM system is facing a standstill. The second axis of research addresses the generation and extraction of information from radar data using new techniques such as Machine Learning. These methodologies allow to \mbox{improve} the understanding and the analysis of trajectories, for example in the case of the estimation of on-board parameters from radar parameters. The third axis proposes novel data manipulation and generation techniques using the functional data analysis framework. Finally, the fourth axis focuses on extending the post-operational algorithm into real time with the use of optimal control techniques, giving directions to new situation awareness alerting systems