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On normalization and algorithm selection for unsupervised outlier detection
On normalization and algorithm selection for unsupervised outlier detection
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On normalization and algorithm selection for unsupervised outlier detection

Kandanaarachchi, Sevvandi ; Muñoz, Mario A. ; Hyndman, Rob J. ; Smith-Miles, Kate

Data mining and knowledge discovery, 2020-03, Vol.34 (2), p.309-354 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
VOS: A new outlier detection model using virtual graph
VOS: A new outlier detection model using virtual graph
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VOS: A new outlier detection model using virtual graph

Wang, Chao ; Liu, Zhen ; Gao, Hui ; Fu, Yan

Knowledge-based systems, 2019-12, Vol.185, p.104907, Article 104907 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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3
Distance-based detection and prediction of outliers
Distance-based detection and prediction of outliers
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Distance-based detection and prediction of outliers

Angiulli, F. ; Basta, S. ; Pizzuti, C.

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2006-02, Vol.18 (2), p.145-160 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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A fast MST-inspired kNN-based outlier detection method
A fast MST-inspired kNN-based outlier detection method
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A fast MST-inspired kNN-based outlier detection method

Wang, Xiaochun ; Wang, Xia Li ; Ma, Yongqiang ; Wilkes, D. Mitchell

Information systems (Oxford), 2015-03, Vol.48, p.89-112 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Consolidation of Low-quality Point Clouds from Outdoor Scenes
Consolidation of Low-quality Point Clouds from Outdoor Scenes
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Consolidation of Low-quality Point Clouds from Outdoor Scenes

Wang, Jun ; Xu, Kai ; Liu, Ligang ; Cao, Junjie ; Liu, Shengjun ; Yu, Zeyun ; Gu, Xianfeng David

Computer graphics forum, 2013-08, Vol.32 (5), p.207-216 [Periódico revisado por pares]

Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd

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Subspace histograms for outlier detection in linear time
Subspace histograms for outlier detection in linear time
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Subspace histograms for outlier detection in linear time

Sathe, Saket ; Aggarwal, Charu C.

Knowledge and information systems, 2018-09, Vol.56 (3), p.691-715 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data
An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data
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An Efficient Method to Detect Outliers in High Dimensional Data

Garg, Atul ; Kaur, Kamaljeet

Journal of computational and theoretical nanoscience, 2019-09, Vol.16 (9), p.3938-3944

26650 The Old Road, Suite 208, Valencia, California 91381, USA: American Scientific Publishers

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8
Boosting Offline Handwritten Text Recognition in Historical Documents With Few Labeled Lines
Boosting Offline Handwritten Text Recognition in Historical Documents With Few Labeled Lines
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Boosting Offline Handwritten Text Recognition in Historical Documents With Few Labeled Lines

Aradillas, Jose Carlos ; Murillo-Fuentes, Juan Jose ; Olmos, Pablo M.

IEEE access, 2021, Vol.9, p.76674-76688 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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A Survey of Methods for Finding Outliers in Wireless Sensor Networks
A Survey of Methods for Finding Outliers in Wireless Sensor Networks
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A Survey of Methods for Finding Outliers in Wireless Sensor Networks

McDonald, Dylan ; Sanchez, Stewart ; Madria, Sanjay ; Ercal, Fikret

Journal of network and systems management, 2015-01, Vol.23 (1), p.163-182 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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10
On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study
On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study
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On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study

Campos, Guilherme O. ; Zimek, Arthur ; Sander, Jörg ; Campello, Ricardo J. G. B. ; Micenková, Barbora ; Schubert, Erich ; Assent, Ira ; Houle, Michael E.

Data mining and knowledge discovery, 2016-07, Vol.30 (4), p.891-927 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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