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1. (WO2016148713) DÉTECTION AUTOMATIQUE DE POINTS ABERRANTS DANS DES DONNÉES MULTIVARIÉES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2016/148713    N° de la demande internationale :    PCT/US2015/021284
Date de publication : 22.09.2016 Date de dépôt international : 18.03.2015
CIB :
G06N 3/08 (2006.01), G06F 17/00 (2006.01)
Déposants : ENTIT SOFTWARE LLC [US/US]; 1140 Enterprise Way, Building G Sunnyvale, CA 94089 (US)
Inventeurs : NAGARAJAN, Lakshmi; (SG)
Mandataire : DAS, Manav; (US)
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) AUTOMATIC DETECTION OF OUTLIERS IN MULTIVARIATE DATA
(FR) DÉTECTION AUTOMATIQUE DE POINTS ABERRANTS DANS DES DONNÉES MULTIVARIÉES
Abrégé : front page image
(EN)Automatic detection of outliers in multivariate data is disclosed. One example is a system including a distance generator to determine Mahalanobis distances for data elements of multivariate input data, the Mahalanobis distance of a given data element indicative of a measure of distance of the given data element from a probability distribution associated with the input data. A filter module selects a portion of the input data, the cohesive portion indicative of cohesive data elements, and the selection based on minimizing the Mahalanobis distances, and identifies candidate outliers to be data elements not in the cohesive portion. An outlier detector automatically detects outliers of the candidate outliers, the detection based on median absolute deviations of the Mahalanobis distances of the input data, and a modified z-score. A display module generates a visual representation of the detected outliers.
(FR)L'invention concerne la détection automatique de points aberrants dans des données multivariées. Un exemple concerne un système comprenant un générateur de distances servant à déterminer des distances de Mahalanobis pour des éléments de données de données multivariées d'entrée, la distance de Mahalanobis d'un élément de données considéré étant indicative d'une mesure de distance de l'élément de données considéré par rapport à une distribution de probabilité associée aux données d'entrée. Un module de filtre sélectionne une partie des données d'entrée, la partie cohésive étant indicative d'éléments de données cohésifs, et la sélection étant basée sur la minimisation des distances de Mahalanobis, et identifie des points aberrants candidats comme étant des éléments de données qui ne se trouvent pas dans la partie cohésive. Un détecteur de points aberrants détecte automatiquement les points aberrants parmi les points aberrants candidats, la détection étant basée sur des écarts absolus médians des distances de Mahalanobis des données d'entrée, et sur un score z modifié. Un module d'affichage génère une représentation visuelle des points aberrants détectés.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)