Efficient outlier detection in numerical and categorical data (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CABRAL, EUGENIO FERREIRA - ICMC ; VINCES, BRAULIO VALENTIN SÁNCHEZ - ICMC ; SILVA, GUILHERME DOMINGOS FARIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10618-024-01084-1
- Subjects: BANCO DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Keywords: Outlier detection; Scalability; Numerical and categorical data
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Data Mining and Knowledge Discovery
- ISSN: 1384-5810
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 39, p. 1-46, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CABRAL, Eugenio Ferreira et al. Efficient outlier detection in numerical and categorical data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 39, p. 1-46, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Cabral, E. F., Sánchez Vinces, B. V., Silva, G. D. F., Sander, J., & Cordeiro, R. L. F. (2025). Efficient outlier detection in numerical and categorical data. Data Mining and Knowledge Discovery, 39, 1-46. doi:10.1007/s10618-024-01084-1 -
NLM
Cabral EF, Sánchez Vinces BV, Silva GDF, Sander J, Cordeiro RLF. Efficient outlier detection in numerical and categorical data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39 1-46.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1 -
Vancouver
Cabral EF, Sánchez Vinces BV, Silva GDF, Sander J, Cordeiro RLF. Efficient outlier detection in numerical and categorical data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39 1-46.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01084-1 - Detecting outliers and annotating their types with indexing structures
- Fast outlier detection using similarity self-join techniques
- Advancements in Microcluster and Outlier Detection: From Scalability Improvement by Capitalizing on Similarity Join Operations to a Comprehensive Evaluation of Clustering-Based Techniques
- McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets
- A comparative evaluation of clustering-based outlier detection
- Fast and scalable outlier detection with sorted hypercubes
- Experimental evaluation of accuracy of most common machine learning models using pulsar data set
Informações sobre o DOI: 10.1007/s10618-024-01084-1 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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