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O sistema de deteçao de anomalias descobre os acontecimentos novos ou raros, as anomalias, as acçoes viciosas e os fenómenos excepcionais. E obrigatório encontrar estas anomalias na extraçao de dados porque a presença destes objectos torna geralmente a base de dados ineficaz. Um outlier é uma observaçao que se desvia tanto das outras observaçoes que levanta suspeitas de que foi gerada por um mecanismo diferente. A deteçao de objectos que nao estao em conformidade com noçoes bem definidas de comportamento esperado num conjunto de dados é designada por deteçao de outliers. A deteçao de outliers é uma etapa de pré-processamento para localizar estes objectos nao conformes em conjuntos de dados. A deteçao de outliers é um processo difícil em bases de dados de grande escala, uma vez que estas têm dados de elevada dimensao com baixa taxa de anomalias. Aqui os outliers sao definidos formalmente e as formas optimizadas de deteçao de outliers também sao propostas aqui. A otimizaçao na deteçao de outliers é conseguida através de um novo conceito de holoentropia que combina a entropia e a correlaçao total. Trata-se de um fenómeno prático mais eficaz e eficiente nos métodos de deteçao de outliers. Pode ser utilizado eficazmente para lidar com conjuntos de dados de grande dimensao e de elevada dimensao.
