Anomalous assemblage detection using nearest neighbor distance - Kayyasit Singkarn (Chulalongkorn University, 2017)
ความผิดปกติของข้อมูลในงานวิจัยนี้ถูกนิยามด้วยระยะทางระหว่างข้อมูลสองตัว สำหรับบางเซตข้อมูล ข้อมูลผิดปกติอาจไม่แยกแบบโดดเดี่ยวและก่อตัวเป็นกลุ่มเล็ก ๆ กลุ่มผิดธรรมดา-ซี คือ กลุ่มของข้อมูลผิดปกติซึ่งสัมพันธ์กันโดยมีจำนวนข้อมูลในกลุ่มน้อยกว่าหรือเท่ากับซีเปอร์เซ็นของจำนวนข้อมูลทั้งหมด วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอขั้นตอนวิธีการตรวจหากลุ่มผิดธรรมดาเรียกว่า ซีเอ็นดี โดยใช้ระยะห่างเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดแทนคะแนนความผิดปกติ ขั้นตอนวิธีนี้คำนวณดัชนีเคให้มีค่าเท่ากับฟังก์ชันพื้นของซีเปอร์เซ็นต์คูณจำนวนข้อมูลทั้งหมด และใช้ระยะทางเพื่อนบ้านใกล้สุดเคเพื่อแทนคะแนนของข้อมูลผิดปกติ หลังจากนั้น การปรับกราฟบ๊อกด้วยเมดคลับเปิลสำหรับการกระจายแบบเบ้ถูกใช้ในการคำนวณขีดแบ่งสำหรับการจับจุดผิดปกติ ประสิทธิภาพของซีเอ็นดีได้ถูกทดสอบกับชุดข้อมูลสองแบบ คือ เซตข้อมูลที่สังเคราะห์และเซตข้อมูลจริงจากเว็บไซต์ยูซีไอ เปรียบเทียบกับ ดับเบิ้ลยูโอเอฟ และ แอลโอเอฟ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ ซีเอ็นดี ดีกว่า ดับเบิ้ลยูโอเอฟ และ แอลโอเอฟ ภายใต้ความแม่นยำ การเรียกคืน และตัววัดเอฟหนึ่ง