تشخیص داده‌های پرت به عنوان یک حوزه تحقیق در داده‌کاوی و یادگیری ماشین بوده و یک گام مهم در پیش‌پردازش داده‌ها به حساب می‌آید. در این مقاله یک روش بدون پارامتر به منظور تشخیص داده‌های پرت مبتنی بر نزدیکی به نام NPOD ارائه شده است. رهیافت ارائه‌شده، ترکیبی از روش‌های مبت چکیده کامل
تشخیص داده‌های پرت به عنوان یک حوزه تحقیق در داده‌کاوی و یادگیری ماشین بوده و یک گام مهم در پیش‌پردازش داده‌ها به حساب می‌آید. در این مقاله یک روش بدون پارامتر به منظور تشخیص داده‌های پرت مبتنی بر نزدیکی به نام NPOD ارائه شده است. رهیافت ارائه‌شده، ترکیبی از روش‌های مبتنی بر فاصله و مبتنی بر چگالی بوده و توانایی تشخیص پرت‌ها را به صورت سراسری و محلی دارد. این روش نیاز به تعیین هیچ یک از پارامترهای شعاع همسایگی، حد آستانه نقاط موجود در شعاع همسایگی و پارامتر نزدیک‌ترین همسایگی ندارد. NPOD برای تشخیص داده‌های پرت، یک روش جدید نمره‌دهی ارائه می‌دهد. ارزیابی نتایج بر روی مجموعه داده‌های UCI نشان می‌دهد که این الگوریتم با وجود بدون پارامتر بودنش، عملکردی قابل رقابت با روش‌های پیشین و در بعضی مواقع بهترین عملکرد را دارد.
پرونده مقاله
