विसंगतियां दिए गए डेटा के भीतर अलग-अलग डेटा के पैटर्न हैं, जबकि आउटलेयर डेटा के भीतर केवल चरम डेटा बिंदु होंगे। यदि उचित रूप से एकत्र नहीं किया जाता है, तो विसंगतियों को बाहरी के रूप में उपेक्षित किया जा सकता है। विसंगतियों को कुछ विशेषताओं द्वारा समझाया जा सकता है (नई विशेषताएं हो सकती हैं)।
क्या एक बाहरी रूप एक विसंगति है?
बाहरी=वैध डेटा बिंदु जो वितरण में माध्य या माध्यिका से बहुत दूर है … जबकि विसंगति आम तौर पर स्वीकृत शब्द है, अन्य समानार्थक शब्द, जैसे आउटलेयर अक्सर उपयोग किए जाते हैं विभिन्न अनुप्रयोग डोमेन। विशेष रूप से, विसंगतियों और बाह्य कारकों को अक्सर एक दूसरे के स्थान पर प्रयोग किया जाता है।
क्या विसंगतियां मानी जाती हैं?
सामान्य नियम, प्रकार, व्यवस्था या रूप से विचलन।एक विषम व्यक्ति या वस्तु; एक जो असामान्य है या फिट नहीं है: अपने शांत स्वभाव के साथ, वह अपने विपुल परिवार में एक विसंगति था। एक अजीब, अजीब, या अजीब स्थिति, स्थिति, गुणवत्ता, आदि एक असंगति या असंगति।
आप विसंगति का पता लगाने और बाहरी कारकों की पहचान कैसे करते हैं?
DBScan एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथम है जो समूहों में क्लस्टर डेटा का उपयोग करता है। इसका उपयोग एकल या बहु-आयामी डेटा के साथ घनत्व-आधारित विसंगति का पता लगाने की विधि के रूप में भी किया जाता है। अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जैसे k-means और hierarchal क्लस्टरिंग का उपयोग आउटलेर्स का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
आँकड़ों में क्या विसंगतियाँ हैं?
डेटा विश्लेषण में, विसंगति का पता लगाना (बाहरी रूप से भी पता लगाना) दुर्लभ वस्तुओं, घटनाओं या टिप्पणियों की पहचान है जो अधिकांश डेटा से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होने पर संदेह पैदा करते हैं … विसंगतियां इन्हें आउटलेर्स, नॉवेल्टीज, नॉइज़, डिविएशन और अपवाद के रूप में भी जाना जाता है।
