Resumen

El presente documento aplica la técnica de razonamiento basado en casos (CBR, por sus siglas en inglés) al problema de detección de valores atípicos. Aunque el CBR es un método ampliamente investigado con una variedad de aplicaciones exitosas en el ámbito académico, hasta ahora no ha sido explorado desde una perspectiva de detección de valores atípicos. Este estudio busca abordar esta brecha de investigación definiendo el caso atípico y la especificidad subyacente del proceso de detección de valores atípicos dentro del enfoque de CBR. Además, se discute el método de clasificación basado en casos (CBC) como un tipo de tarea de CBR. Esto es seguido por la ilustración computacional del enfoque utilizando métodos de clasificación seleccionados, es decir, regresión lineal, clasificador basado en distancia y el clasificador de Bayes.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Razonamiento basado en casos; Detección de valores atípicos; ámbito académico; Brecha de investigación; Caso atípico; Clasificación basada en casos
• Keywords:Case-based reasoning; Outlier detection; Academic domain; Research gap; Outlier case; Case-based classification