Data Mining methods for detection of collective anomalies in time series

Публікація:
Data Mining methods for detection of collective anomalies in time series

dc.contributor.author	Кіріченко, Л. О.
dc.contributor.author	Кобзєв, В. Г.
dc.contributor.author	Федоренко, Є. Д.
dc.date.accessioned	2021-06-10T20:19:22Z
dc.date.available	2021-06-10T20:19:22Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	The paper considers the approach to the detection of collective anomalies in time series, based on the use of clustering methods, in particular the method of k-means, as well as the effectiveness of their application.	uk_UA
dc.identifier.citation	Kirichenko L. Data Mining methods for detection of collective anomalies in time series / L. Kirichenko, V. Kobziev, Y. Fedorenko // Застосування інформаційних технологій у підготовці та діяльності сил охорони правопорядку : зб. тез доп. Міжнар. наук.-практ. конф., 15 бер. 2021 р. – Харків : Національна академія Національної гвардії України, 2021. – С. 106.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16449
dc.language.iso	en	uk_UA
dc.publisher	Національна академія Національної гвардії України	uk_UA
dc.subject	collective anomalies	uk_UA
dc.subject	time series	uk_UA
dc.subject	method of k-means	uk_UA
dc.title	Data Mining methods for detection of collective anomalies in time series	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
dspace.entity.type	Publication