Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Density-based anomaly detection

Tài liệu này giới thiệu về phát hiện bất thường dựa trên mật độ, một phương pháp quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và học máy. Phát hiện bất thường là quá trình xác định các điểm dữ liệu, mẫu hoặc quan sát không tuân theo hành vi thông thường của dữ liệu. Tài liệu này sẽ trình bày các khái niệm cơ bản, các loại bất thường, và các thuật toán phổ biến để phát hiện bất thường dựa trên mật độ.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, kỹ sư dữ liệu

Tài liệu này trình bày một cái nhìn tổng quan về phát hiện bất thường dựa trên mật độ, một kỹ thuật quan trọng trong việc xác định các điểm dữ liệu không phù hợp với hành vi thông thường của tập dữ liệu. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu các khái niệm cơ bản về phát hiện bất thường, bao gồm định nghĩa và các loại bất thường khác nhau như bất thường điểm, bất thường ngữ cảnh và bất thường tập thể. Sau đó, tài liệu tập trung vào phát hiện bất thường dựa trên mật độ, giải thích nguyên lý cơ bản và các thuật toán chính như LOF (Local Outlier Factor) và DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). LOF đánh giá mức độ bất thường của một điểm dữ liệu dựa trên mật độ cục bộ của nó so với các điểm lân cận, trong khi DBSCAN sử dụng mật độ để phân cụm dữ liệu và xác định các điểm nhiễu. Tài liệu cũng so sánh hai thuật toán này, nêu bật ưu điểm và nhược điểm của từng thuật toán trong các tình huống khác nhau. Cuối cùng, tài liệu cung cấp một số ứng dụng thực tế của phát hiện bất thường trong các lĩnh vực như tài chính, công nghệ thông tin, y tế và sản xuất.