Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; SILVA, KELLY CRISTINA RAMOS DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1504/IJBIDM.2021.117111
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; MINERAÇÃO DE DADOS; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
- Keywords: outlier detection; outlier rule; evaluation measure; boxplot; adjusted boxplot; k-NN
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Business Intelligence and Data Mining
- ISSN: 1743-8187
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 19, n. 2, p. 135-152, 2021
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SILVA, Kelly Cristina Ramos da e OLIVEIRA, Helder Luiz Costa de e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v. 19, n. 2, p. 135-152, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.117111. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Silva, K. C. R. da, Oliveira, H. L. C. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 19( 2), 135-152. doi:10.1504/IJBIDM.2021.117111 -
NLM
Silva KCR da, Oliveira HLC de, Carvalho ACP de LF de. Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset [Internet]. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2021 ; 19( 2): 135-152.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.117111 -
Vancouver
Silva KCR da, Oliveira HLC de, Carvalho ACP de LF de. Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset [Internet]. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2021 ; 19( 2): 135-152.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2021.117111 - Robust outlier labeling rules for light-tailed and heavy-tailed Data
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