Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/59206
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorArthorn Luangsodsai-
dc.contributor.advisorKrung Sinapiromsaran-
dc.contributor.authorWarunya Kiangia-
dc.contributor.otherChulalongkorn University. Faculty of Science-
dc.date.accessioned2018-06-25T02:50:39Z-
dc.date.available2018-06-25T02:50:39Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/59206-
dc.descriptionThesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2016en_US
dc.description.abstractOutlier concept is one of the most significant topics in data mining. Many researches in outlier detections address an algorithm to generate the outlier scores which can be used to measure the outlierness of an instance in a dataset. Ordered distance difference outlier factor (OOF) is the parameter-free outlier detection algorithm which was published in 2013. This thesis proposes a new parameter-free outlier detection algorithm called a weighted minimum consecutive pair of the extreme pole outlier factor (WOF). The new outlier score of an instance is generated along the extreme poles by considering the radial projection of this instance and its consecutive pair. The minimum on each side of the instance will be weighted and used to create the WOF. The WOF algorithm has the O(n2) time complexity. To compare the effectiveness and time, WOF algorithm was applied with generated synthetic datasets and three UCI datasets.en_US
dc.description.abstractalternativeแนวคิดการตรวจหาข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นเป็นหนึ่งในหัวข้อสำคัญที่สนใจศึกษา ในการทำเหมืองข้อมูล งานวิจัยต่างๆ เกี่ยวกับการระบุข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นมุ่งเน้น การสร้างขั้นตอนวิธีการคำนวณคะแนนของข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่น ซึ่งสามารถนำไปวัด ความแตกต่างจากข้อมูลอื่นของตัวอย่างในเซตข้อมูล ออร์เดอร์ดีสเตนดิฟเฟอร์เรนซ์เอาท์ไลน์ เออร์แฟคเตอร์หรือโอโอเอฟ เป็นขั้นตอนวิธีที่ไร้พารามิเตอร์สำหรับการตรวจหาข้อมูลที่แตก ต่างจากข้อมูลอื่น ตีพิมพ์ในปีคศ. 2013 วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอขั้นตอนวิธีไร้พารามิเตอร์ที่เรียก ว่า เวททิดมินนิมัมคอนเซคคิวทีฟแพร์ออฟดิเอ็กตรีมโพเอาท์ไลเออร์แฟคเตอร์หรือ ดับเบิ้ล ยูโอเอฟ การให้คะแนนข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นใหม่ของตัวอย่างถูกสร้างขึ้นตามข้อมูล ที่ไกลที่สุดสองตัวอย่างโดยพิจารณา ภาพฉายรัศมีของตัวอย่างนี้และตัวอย่างคู่ที่ต่อเนื่องตาม ลำดับ จำนวนน้อยที่สุดในแต่ละด้านของตัวอย่างจะถูกถ่วงน้ำหนัก และใช้ในการสร้างดับเบิ้ล ยูโอเอฟ ขั้นตอนวิธีดับเบิ้ลยูโอเอฟมีความซับซ้อนของเวลาเป็นบิ๊กโอเอ็นกำลังสอง เพื่อเปรียบ เทียบประสิทธิภาพและเวลา ขั้นตอนวิธีดับเบิ้ลยูโอเอฟถูกใช้กับเซตข้อมูลจำลองที่สร้างขึ้นและ เซตข้อมูลยูซีไอสามเซตen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherChulalongkorn Universityen_US
dc.rightsChulalongkorn Universityen_US
dc.subjectOutliers (Statistics)en_US
dc.subjectAlgorithmsen_US
dc.subjectข้อมูลผิดปกติ (สถิติ)en_US
dc.subjectอัลกอริทึมen_US
dc.titleParameter-free outlier detection factor using weighted minimum consecutive pairen_US
dc.title.alternativeปัจจัยการตรวจหาข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นที่ไร้พารามิเตอร์โดยใช้ค่าถ่วงน้ำหนักต่ำสุดของคู่ที่ติดกันen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameMaster of Scienceen_US
dc.degree.levelMaster's Degreeen_US
dc.degree.disciplineApplied Mathematics and Computational Scienceen_US
dc.degree.grantorChulalongkorn Universityen_US
dc.email.advisorarthorn.l@chula.ac.th-
dc.email.advisorNo information provided-
Appears in Collections:Sci - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5772136623.pdf834.76 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.