T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 ,   p p .   8 7 1 ~ 8 8 1   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 23 i 4 . 26439          871       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   O utli er de tec tion  a nd clusteri ng  of  fif th - g eneratio n  w ireless   cha nnel  m o del  da tas ets       J o j o   B la nza 1 ,   J o hn   B er na rd  Cipria no 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   S a n t o   T o mas,   M a n i l a ,   P h i l i p p i n e s   2 B a n k   o f   t h e   P h i l i p p i n e   I sl a n d s,   M a k a t i ,   P h i l i p p i n e s       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n e   24 ,  2 0 2 4   R ev i s ed   Mar   25 ,  2 0 2 5   A cc ep ted   Ma y   10 ,  2025       T h e   f i f th - g e n e ra ti o n   (5 G )  w irele s s  c o m m u n ica ti o n s  sy ste m   o ff e r s  fa ste r  d a ta  ra tes ,   lo w e r  late n c y ,   a n d   m o re   in terc o n n e c ti n g   d e v ice s.  V a ri o u s  5 G   c h a n n e l  m o d e ls  w e re   d e v e lo p e d   t o   st u d y   it s  sto c h a stic  c h a ra c teristics   b e f o re   im p le m e n tatio n .   T h e se   c h a n n e l  m o d e ls  g e n e r a te  m u lt ip a th   c o m p o n e n ts  t h a t   a re   g ro u p e d   in t o   c l u ste rs.  T h e   m u lt ip a th   c l u ste rs  se rv e   a s  d a tas e ts  in   m u lt ip a th   c lu ste ri n g .   T h e   c lu ste r in g   re su lt s  a re   th e n   u se d   t o   e x a m in e   th e   p ro p a g a ti o n   p ro p e rti e s  o f   th e   5 G   s y st e m .   Ho w e v e r,   d a tas e ts  a re   p ro n e   t o   o u tl iers .   T h e y   ten d   to   a f fe c t  c lu s terin g   a c c u ra c y .   H e n c e ,   th is  stu d y   c lu ste rs  t h e   d a tas e ts  g e n e ra ted   b y   th e   c h a n n e l  m o d e ls  u sin g   f iv e   c lu ste rin g   a p p ro a c h e s,  re m o v e s  th e   o u t li e r s  u sin g   m e a n - sh if t  o u tl ier  d e tec ti o n ,   a n d   c lu ste rs  th e   d a tas e ts  f re e   o f   o u tl iers   a g a in   u sin g   t h e   sa m e   c lu ste rin g   a lg o rit h m s.  Ou tl ier  d e tec ti o n   sh o w s  th a t  5 G   c h a n n e l   m o d e l  d a tas e ts  c o n tai n   n o ise ,   a n d   o u t li e r  re m o v a l  i m p ro v e s  th e   m o d e li n g   c h a ra c ter isti c s,  a s   d e m o n stra ted   b y   e n h a n c e d   c lu st e rin g   a c c u ra c y .   Re su lt s  sh o w   t h a t  m o st  o f  th e   o u tl iers   a re   d e tec ted   i n   t h e   2 × S D  th re sh o ld .   T h e   re m o v a l  o f   th e   o u tl iers   u sin g   t h e   sa id   th re sh o l d   i n c re a se d   t h e   c lu ste ri n g   a c c u ra c y   o f   K - m e a n s   a n d   AC - S in g le  in   S e m i - Urb a n   B1   L OS  m u lt ip le  l in k s   b y   7 8 . 8 5 %   a n d   5 5 % ,   re sp e c ti v e l y ,   a n d   DBSCA N  in   S e m i - Urb a n   B2   L OS  m u lt ip le  li n k s   b y   5 7 . 1 4 % .   Ou tl ier  d e tec ti o n   a n d   r e m o v a l  a lso   w o rk   w e ll   w it h   5 G   c h a n n e l  m o d e l  d a tas e ts.   K ey w o r d s :   5G   C h a n n el  m o d el   C lu s ter i n g   Mu ltip at h s   Ou tlier   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J o j o   B lan za   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   Facu lt y   o f   E n g i n ee r in g ,  U n i v er s it y   o f   Sa n to   T o m a s   E s p añ a,   Ma n ila  1 0 1 5 ,   P h ilip p in es     E m ail:  j f b lan za @ u s t.e d u . p h       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  f if t h - g e n er atio n   ( 5 G)   w ir eless   s y s te m   in cr ea s ed   b an d w id t h ,   s h o r te n ed   laten c y ,   an d   p er m itted   m o r e  i n ter co n n ec ti n g   d e v ices.   T h e  p h y s ical  i m p le m e n tat io n   o f   5 G  is   co s tl y ;  h e n ce ,   co r r e ct  m o d elin g   o f   t h e   5 G  s y s te m   is   n ec e s s ar y .   5 G  c h an n el  m o d els  s u c h   as  th e  E u r o p ea n   C o o p er atio n   in   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   ( C OST   2 1 0 0 )   [ 1 ] ,  I n ter n atio n al  M o b ile  T eco m m u n icatio n s - 2 0 2 0   ( I M T - 2 0 2 0 )   [ 2 ] ,  Q u asi - D eter m i n is t ic  R ad io   C h a n n el  G en er ato r   ( Qu aDR i Ga)   [ 3 ] ,   an d   W ir eless   W o r ld   I n itiati v e  N e w   R ad io   I I   ( W I N NE R   I I )   [ 4 ]   ar e   u s ed   to   s tu d y   t h e  s to ch as tic  p r o p er ties   o f   5 G  b ef o r e  p u t tin g   u p   th e  p h y s ical  s y s te m .   T h ese  5 G  ch a n n e l  m o d el s   g en er ate  w ir ele s s   m u ltip ath   co m p o n en ts   ( MP C s )   t h at  f o r m   m u ltip at h   clu s ter s   ( MC s )   w h e n   t h e y   h a v e  a  s i m ilar   d elay ,   an g le  o f   d ep ar tu r e,   a n d   an g le   o f   ar r i v al .   T h e  MP C s   an d   M C s   s er v e  as   d atasets   u s ed   in   m u ltip at h   clu s ter i n g   to   s tu d y   th e  p r o p ag atio n   c h ar ac ter is tic s   o f   5 G.   Un d er s ta n d in g   th e  c h ar ac ter is tics   o f   5 G  ch a n n e ls   h elp s   d esi g n er s   co m p ar e  an d   d ep lo y   t h e  m o s t a p p r o p r iate  w ir eless   tec h n o lo g ies.   A   p r ev io u s   s tu d y   [ 5 ]   o n   m u ltip ath   clu s ter in g   h a s   s h o w n   th at  clu s ter in g   ac cu r ac y   i s   lo w   d u e  to   o u tlier s .   Ho w e v er ,   clu s ter in g   ac cu r ac y   ca n   b e  i m p r o v ed   w h e n   o u tl ier s   ar e  r e m o v ed   f r o m   t h e  d atase t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 :  8 7 1 - 881   872   E x a m p le s   ar e  th e  s y n t h etic  a n d   m ap   d atasets   u s i n g   an   o u t lier   r em o v al  cl u s ter i n g   al g o r ith m   [ 6 ] ,   th e  Fo r est  C o v   d ataset  u s in g   a  s ca lab le   an d   r o b u s t  clu s ter in g   al g o r ith m   [ 7 ] ,  R eal - W o r ld   d atasets   u s i n g   an   i m p r o v ed   cu ck o o   s ea r ch - b ased   K - m ea n s   [ 8 ] ,   UC I   d atasets   u s i n g   lo ca l  d en s it y   a n d   n atu r al  n e ig h b o r - b ased   o u tlier   d etec tio n   [ 9 ] ,   s y n th etic   an d   r e al  d atasets   u s i n g   an g le - b ased   o u tlier   f ac to r   [ 1 0 ] ,   an d   2 - D  d atasets   u s i n g   m ea n - s h i f t o u t lier   d etec tio n   an d   f ilte r in g   [ 1 1 ] .   E v en   m u ltip at h   d ata s ets   co n t ain   o u tlier s .   A  p r ev io u s   s tu d y   [ 1 2 ]   tr ied   to   d etec t  an d   r e m o v e  th e   o u tlier s   o f   t h e  C O ST   2 1 0 0   d ataset  i n v o l v i n g   j u s t  i n d o o r   s ce n ar io s .   I t  u s ed   m ea n - s h i f t  o u tl ier   d etec tio n   [ 1 1 ]   to   id en ti f y   a n d   r e m o v e  o u t lier s   an d   s i m u l tan eo u s   cl u s ter i n g   a n d   m o d el  s elec tio n   m at r i x   af f in it y   ( SC AM SM A )   [ 1 3 ]   f o r   th e  clu s ter in g .   R es u lt s   w er e  p o s iti v e,   as  clu s ter in g   ac cu r ac y   i m p r o v ed   b y   a n   av er ag e  o f   2 . 2 %.  I t  w as   th e  f ir s t  s t u d y   to   i m p le m en t  o u tlier   d etec tio n   o n   m u lt ip ath   d atasets ,   b u t  it  o n l y   u s ed   o n e   5 G  ch an n el  m o d el   ( C OST   2 1 0 0 )   an d   t w o   in d o o r   ch an n el  s ce n ar io s .   T h e  c u r r en t  s tu d y   e x p an d s   t h e  p r ev io u s   r esear ch   b y   co n s id er in g   f o u r   5 G  ch an n el   m o d els  ( C OST   2 1 0 0 ,   I M T - 2 0 2 0 ,   Qu aDRiGa,   a n d   W I NNE R   I I )   an d   th eir   co m p lete   ch a n n el  s ce n ar io s   ( t o tal  o f   t h ir t y - t h r ee ) .   T h is   p ap er   co n tr ib u tes  to   th e  c h ar ac ter izatio n   o f   m u lt ip ath   d atasets   b y   d etec ti n g   th e ir   o u tlier s .   F u r t h er m o r e,   th is   r es ea r ch   ad d r ess es  t h e  p r o b lem   o f   i m p r o v i n g   th e   ac cu r ac y   o f   cl u s ter i n g   m u lt ip ath s   b y   r e m o v i n g   o u tlier s .   L a s tl y ,   b y   p r u n i n g   th e   o u tlier s ,   th e   u s er s   ca n   o p ti m ize   th e  p ar a m eter s   o f   t h e  c h an n el  m o d el  f o r   a  m o r e  ac cu r ate  i m p le m en ta tio n   o f   5 G  tec h n o lo g y .       2.   M E T H O D   T h e  f lo w c h ar t   f o r   th e  m eth o d o lo g y   is   s h o w n   in   Fi g u r e  1 .   T h e  d atasets   g e n er ated   b y   t h e  ch a n n el   m o d el s   ar e  clu s ter ed   to   g et  th e  clu s ter in g   ac cu r ac y .   T h e  o u tlier s   in   th e  d atasets   ar e  r em o v ed   to   cr ea te   n e w   d atasets   f r ee   o f   o u tlier s .   T h e y   ar e  ag ai n   cl u s ter ed   to   g et  th e   n e w   ac c u r ac y .   T h e  o r ig in a l  c lu s ter i n g   ac c u r ac y   f r o m   t h e  d atasets   w i th   o u tlier s   is   th e n   co m p ar ed   to   th e  n e w   c lu s ter i n g   ac cu r ac y   f r o m   t h o s e  w it h o u t o u tlier s .           Fig u r e  1 .   T h e  f lo w c h ar t   o f   m e th o d       2 . 1 .     Da t a s et s   f o r  o utlier   det ec t io n a nd   clus t er ing   T h e   d atasets   co n s is t   o f   MP C s   a n d   MC s   g en er ated   b y   t h e  5 G  c h an n el  m o d els.  T h e y   s er v e  as   r ef er en ce   d ata  i n   m u ltip at h   cl u s ter i n g .   T h e y   w er e  al s o   u s ed   in   t h e  p r o ce s s   o f   o u tlier   d ete ctio n   a n d   r e m o v a l.  T h e  C OST   2 1 0 0   d ataset  w as  t ak en   f r o m   [ 1 4 ] ,  w h er ea s   t h e  I MT - 2 0 2 0 ,   Qu aDRiGa,   a n d   W I NNE R   I I   d atasets   w er e  li f ted   f r o m   [ 1 5 ] .   T ab le  1   s h o w s   th e  s u m m ar y   o f   th e  f o u r   d ataset s .   E ac h   ch a n n el  s ce n ar io   h as  t h ir t y   s h ee t s   o f   E x ce l   f ile  d ata.   C OST   2 1 0 0   h as  eig h t   ch a n n el  s ce n ar io s .   T h e  n u m b er   o f   clu s ter s   a n d   m u ltip ath s   v ar ies   f o r   ea c h   ch an n el  s ce n ar io .   T h e  n u m b er s   g iv e n   p er tain   to   th e  m a x i m u m   n u m b er   o f   clu s ter s   an d   m u l tip ath s   p er   ch an n el   s ce n ar io .   T h e  I M T - 2 0 2 0   d at aset  h as  ele v en   ch a n n el  s ce n ar io s   w ith   t h e  s a m e  n u m b er   o f   clu s ter s   an d   m u ltip ath s   p er   ch an n el  s ce n ar io .   I t  is   th e  m o s t  a m o n g   th e  f o u r   d atasets .   T h e  Qu aDR iGa  d ataset  h a s   th e  s a m e   n u m b er   o f   cl u s ter s   an d   m u l tip ath s   p er   ch a n n el  s ce n ar io .   Ho w e v er ,   it  h a s   o n l y   ei g h t  c h a n n el  s ce n ar io s .   L ast l y ,   th e  W I NNE R   I I   d atase t  h a s   s i x   ch a n n el  s ce n ar io s ,   th e  lea s t  a m o n g   t h e  f o u r .   L i k e  I MT - 2 0 2 0   an d   Qu aDRiGa,   W I NNE R   I I   h as th e  s a m e  n u m b er   o f   cl u s ter s   an d   m u ltip ath s   p er   ch an n el  s ce n ar io .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Ou tlier   d etec tio n   a n d   clu s teri n g   o f fifth - g e n era tio n   w ir eless   ch a n n el  mo d el  d a ta s ets   ( Jo jo   B la n z a )   873   T ab le  1 .   Nu m b er   o f   clu s ter s   an d   n u m b er   o f   m u l tip ath s   p er   clu s ter   f o r   ea ch   ch a n n e l sce n ar io   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   N u mb e r   o f   c l u s t e r s   N u mb e r   o f   mu l t i p a t h s         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                   Q u a D R i G a               W I N N ER   I I         I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   27   26   35   38   34   33   63   66   15   19   11   10   10   12   20   12   12   19   12   15   25   12   20   12   20   25   26   12   16   8   20   8   16   81   78   9 4 5   1 , 0 2 6   1 , 6 3 2   1 , 5 8 4   1 , 7 0 1   1 , 7 8 2   1 , 4 2 5   3 , 8 9 5   3 1 , 7 6 8   2 6 , 6 0 0   5 8 , 5 2 0   1 1 , 1 7 2   7 7 , 1 4 0   2 1 6 , 1 4 4   1 2 , 0 8 4   2 4 , 1 8 7   1 0 9 , 4 4 0   1 8 , 0 0 0   3 0 , 0 0 0   7 , 2 0 0   1 2 , 0 0 0   7 , 2 0 0   1 2 , 0 0 0   7 , 5 0 0   7 , 8 0 0   3 , 6 0 0   4 , 8 0 0   9 , 6 0 0   2 4 , 0 0 0   4 , 8 0 0   9 , 6 0 0       2 . 2 .   Clus t er ing   a pp ro a ches   T h e  d atasets   w it h   o u tlier s   wer e  clu s ter ed   u s i n g   K - m ea n s   [ 1 6 ] ,  K - m ed o id s   [ 1 7 ] ,  ag g l o m er at iv e   h ier ar c h ical  cl u s ter i n g   ( AC - Sin g le)   [ 1 8 ] ,  d en s it y - b a s ed   s p atial  clu s ter i n g   o f   ap p licatio n s   w it h   n o i s e   ( DB SC A N)   [ 1 9 ] ,   an d   s p ec tr al   clu s ter in g   ( S C )   [ 2 0 ] .   T h eir   MA T L A B   i m p le m en tatio n s   c an   b e  f o u n d   i n   [ 2 1 ] .  T h e  d atasets   w it h o u t  o u tlier s   w er e  ag ai n   cl u s ter ed   u s in g   t h e  ab o v e   m e n tio n ed   f i v e  clu s ter i n g   ap p r o ac h es.  T h e  clu s ter i n g   p r o ce s s   is   s h o w n   in   Fig u r e  2 .   T h e  clu s ter in g   o f   d atasets   w it h   o u tlier s   is   ill u s tr a ted   in   Fig u r e  2 ( a) ,   w h ile  t h e  clu s ter i n g   o f   d atase t s   w ith o u t o u tl ier s   is   p r ese n ted   in   Fi g u r e  2 ( b ) .           ( a)   ( b )     Fig u r e  2 .   C lu s ter in g   o f   d ataset s :   ( a)   w it h   o u tl ier s   an d   ( b )   w it h o u t o u t lier s   [ 1 1 ]       2 . 3 .   O utlier   det ec t i o n a nd   re m o v a l   T h e   o u t li e r s   w e r e   d et e c t e d   u s in g   th e   m ea n - s h if t   o u tl i e r   d et e ct o r   [ 1 1 ] .   T h e   d e t e c t o r   u s es   th e  m e an - s h if t  t e c h n i q u e ,   w h ich   r e p l a c e s   ev er y   o b je c t   b y   th e   m e an   o f   i ts   K - n e a r es t   n e ig h b o r s   ( KNN ) .   T h e   m e th o d   f o r c es   a n   o b je c t   t o   m o v e   t o w a r d s   a   d en s e   a r e a .   Ou t l i e r s   a r e   th en   d e t er m in e d   b y   th e   m o v em en t   o f   th e   o b je c t s   u s in g   an   o u t li e r   s c o r e .   A n   o b je c t   h as   a   h i g h e r   ch an c e   o f   b e in g   an   o u t li er   i f   it   h a s   a   m o r e   s ig n if i c an t   m o v em en t .   T h e   m ea n - s h i f t  o u tl ier   d etec to r   an al y ze s   th e  d i s tr ib u tio n   o f   t h e  ca lcu lated   o u tlier   s co r es  to   d etec t  th e   o u tlier s .   T h e  s ta n d ar d   d ev iati o n   ( SD)   o f   all  th e  s co r es  is   u s ed   as  th e   g lo b al  t h r es h o ld .   T h e  s t u d y   u s e s   t h r ee   p o p u lar   o u tlier   th r esh o ld s :  2 × SD,  2 . 5 × SD,  an d   3 × SD  [ 2 2 ] .   An y   o b j ec t  w it h   an   o u tlier   s c o r e  h ig h er   t h an   t h e   o u tlier   th r es h o ld   is   co n s id er ed   an   o u tlier .     2 . 4 .   Clus t er ing   a cc ura cy   T h e  J ac ca r d   in d ex   ( )   is   u s ed   to   ev alu a te  th e  clu s ter i n g   ac c u r ac y   o f   th e  f iv e  cl u s ter i n g   ap p r o ac h es .   I t  r ep r esen ts   th e  i n ter s ec tio n   o v er   th e  u n io n   o f   t h e  r ef er en c e  d ata  an d   th e  clu s ter ed   d ata.   I ts   n u m er ic  v al u e s   ca n   r an g e  f r o m   0   to   1 ,   w it h   o n e  b ein g   th e  h i g h e s t.  A   J ac ca r d   in d e x   o f   1   m ea n s   a  p er f ec t   m atch   b et w ee n   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 :  8 7 1 - 881   874   r ef er en ce   d ata  an d   th e  clu s ter ed   d ata,   w h ile  an   i n d ex   o f   0   m ea n s   n o   m a tch   b et w ee n   th e   t w o   d atasets .   T h e  J ac ca r d   in d ex   o b j ec tiv el y   s h o w s   t h e  m atch   a n d   m is m atc h e s   b et w ee n   th e  r ef er e n ce   an d   clu s ter ed   d ata.   T h e  clu s ter i n g   m etr ic  ca n   b e  co m p u ted   as f o llo w s :     = 11 11 + 10 + 01   ( 1 )     w h er e :   11   is   th e  n u m b er   o f   p air s   th at  ar e   co r r ec tly   clas s i f ied .     01   is   th e  n u m b er   o f   p air s   th at  ar e   n o t c o r r ec tly   cla s s i f ied .     10   is   th e  n u m b er   o f   p air s   th at  ar e   in co r r ec tl y   clas s i f ied   w h e n   th e y   ar e  n o t su p p o s ed   to .     2 . 5 .   Co m pa ri s o n o f   clus t er ing   a cc ura cy   T h e  J ac ca r d   in d ices o f   t h e  cl u s ter ed   d atasets   w it h   o u tl ier s   a n d   d atasets   w it h o u t   o u tlier s   ar e  co m p ar ed   u s i n g   SD  an d   b o x   p lo ts .   T h e  SD  o f   th e  J ac ca r d   in d ices  o f   t h e  th ir t y   s h ee t s   o f   E x ce l  d ata  p er   ch an n el  s ce n ar io   is   ca lcu la ted   u s i n g   t h e  E x ce l  f u n ct io n   ST DE V. S.  T h e  E x ce l   f o r m u la  esti m ate s   t h e  SD  o f   a  s a m p le,   i g n o r in g   lo g ical  v al u es  a n d   tex t  i n   t h e   s a m p le.   T h e  SDs   o f   t h e  J ac ca r d   in d i ce s   ar e  th en   co m p ar ed   to   d eter m in e  t h e  co m p ac t n es s   o f   clu s ter s   in   d atasets   w it h   o u tlier s   an d   d ataset s   w it h o u t  o u tlier s .   A   s m aller   S D  in d icate s   a  m o r e  co m p ac t  MC.  Mo r eo v er ,   th e  J ac ca r d   in d ices  ca n   b e  u s ed   t o   id en tify   w h ich   o f   t h e  clu s te r in g   ap p r o ac h es  is   ro b u s t.  R o b u s tn e s s   d ep en d s   o n   t h e  cl u s ter i n g   p er f o r m a n ce   f o r   all  ch an n el  s ce n ar io s .   A   cl u s ter in g   ap p r o ac h   is   r o b u s t  w h e n   it p er f o r m s   w ell  f o r   all  ch an n e ls .   An al y s i s   o f   v ar ia n ce   ( ANOV A )   is   al s o   u s ed   to   d eter m in e  t h e  co n s i s te n c y   o f   cl u s ter in g   p er f o r m an ce .   T h e   o n e - w ay   A N O VA   o f   MA T L A B   ( an o v a 1 )   [ 2 3 ]   i s   u s e d   to   g en e r a t e   th e   b o x   p l o t   [ 2 4 ] ,   a s   s h o w n   in   Fi g u r e   3 .   T h e  r ed   m ar k   i n d icate s   t h e  m e d ian ,   th e  b o tto m   ed g e  o f   t h e  b lu e  b o x   is   t h e  2 5 th   p er ce n tile,  an d   th e  to p   ed g e  is   th e  7 5 th   p er ce n tile.  T h e  w h i s k er s   ex ten d   to   th e  m o s t  ex tr e m e  d ata  p o in ts   n o t  co n s id er ed   o u tlier s .   T h e  o u tlier s   ar e  m ar k ed   in d iv id u all y   b y   t h e  r ed   ‘ +’   s y m b o l.  On e - w a y   A NOV A   d eter m in e s   w h et h e r   d ata  f r o m   s ev er al   g r o u p s   h av e   a  co m m o n   m ea n .   T h e  A NO V A 1   to o l g iv e s   t h e  F - s tatis tic  p r o b ab ilit y   v al u e  ( p - v a lu e)   a n d   t h e  b o x   p lo ts   o f   th e  in d ep en d en t  v ar i ab le.   I t   test s   th e  h y p o t h esi s   t h at  th e  s a m p les  in   t h e  in d ep en d en t  v ar iab le  ar e  d r a w n   f r o m   p o p u lati o n s   w it h   th e  s a m e  m ea n   a g ain s t  t h e  alt er n ativ e  h y p o t h esi s   th at  t h e  p o p u latio n   m ea n s   ar e   n o t  all  th e  s a m e.   I f   th e  p - v alu e  is   s m a ller   th a n   t h e  s i g n if ica n ce   lev e l  o f   0 . 0 5 ,   th e  test   r ej ec ts   th e  n u l l   h y p o t h esi s   t h at  all   g r o u p   m ea n s   ar e  eq u al  a n d   co n cl u d es t h a t  at  leas t o n e  g r o u p   m ea n s   d i f f er s   f r o m   t h e  o th er s .   Usi n g   b o x   p lo ts ,   t w o   m ed ian s   ar e  s ig n i f ica n tl y   d i f f er e n t  at   t h e  5 %  s ig n i f ica n ce   le v el  i f   th eir   in ter v als  d o   n o t  o v er lap .           Fig u r e  3 .   B o x   p lo t o f   J ac ca r d   i n d ices s h o w i n g   t h e  p er f o r m a n ce   o f   a  clu s ter i n g   ap p r o ac h       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Si m u latio n s   w er e  d o n e  u s in g   a  lap to p   w it h   an   I n tel  1 1 th - g e n er atio n   p r o ce s s o r ,   2 . 4   GHz   s p ee d ,   an d   1 6   GB   o f   R A M.   Sp y d er   o f   A n ac o n d a  3   [ 2 5 ]   w as  u s ed   f o r   th e  o u tlier   d etec tio n   an d   r em o v a l,  w h i le  MA T L A B   2 0 2 3 a   w a s   u s ed   to   clu s ter   t h e  d atasets ,   co m p u te  t h e  J ac ca r d   in d ex ,   an d   g en er ate  an o v a 1   b o x p lo ts .   T h e   clu s ter i n g   ac cu r ac y   o f   th e  d at asets   w it h   o u tl ier s   is   d is c u s s e d   f ir s t,  f o llo w ed   b y   o u tlier   d et ec tio n   an d   r e m o v a l.  Fu r t h er m o r e,   th e  cl u s ter in g   p er f o r m an ce   o f   t h e  d atasets   w i th o u t  o u tlier s   i s   elab o r ated .   L astl y ,   t h e  cl u s ter i n g   r esu lt s   o f   t h e  d atasets   w it h   a n d   w it h o u t o u t lier s   ar e  co m p ar ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Ou tlier   d etec tio n   a n d   clu s teri n g   o f fifth - g e n era tio n   w ir eless   ch a n n el  mo d el  d a ta s ets   ( Jo jo   B la n z a )   875   3 . 1 .     Clus t er ing   o f   da t a s et s   wit h o utlier s   T h e   f o u r   d at a s et s   w e r e  c lu s t e r e d   u s in g   th e   MA T L A B   im p l em en t a t i o n s   o f   th e  f iv e   c l u s t e r i n g   a p p r o a c h e s .   T h e   m e an   J a c c a r d   i n d i ce s   o f   t h e   3 0   s h e e ts   o f   E x ce l   d a t a   p e r   c h an n e l   s c en a r i o   a r e   s h o w n   in   T a b l e   2 .   T h e  b lan k   en tr ies  i n d icate   t h at   th e  co m p u tat io n al  r eq u ir e m e n ts   e x ce ed   th e  1 6   GB   R A M  o f   th e  co m p u ter .   T h e   clu s ter i n g   p er f o r m a n ce   f o r   all   ch an n el  s ce n ar io s   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  4 .   T h e  ch an n el  s ce n ar io s   ar e  ar r an g ed   ch r o n o lo g i ca ll y   as  p r esen ted   i n   T ab le   2 ,   w it h   ch an n el  s ce n ar io   1   ab o u t  i n d o o r   B 1   L OS  s in g le  li n k ,   ch a n n el  s ce n ar io   2   i n d o o r   B 2   L OS  s in g le  li n k ,   a n d   s o   o n   u p   to   ch an n el  s ce n ar io   3 3   UM i  B 1   NL OS.  T h e  f iv e   clu s ter i n g   ap p r o ac h es  w o r k   well  w ith   c h a n n e l  Sce n ar io s   1   an d   2 ,   th e  t w o   in d o o r   s ce n ar i o s   o f   C O ST   2 1 0 0 ,   w it h   K - m ed o id s   as  th e  m o s t  ac cu r ate.   T h is   is   d u e  to   th e  s m a ll  n u m b er   o f   MP C s   p er   MC.  T h e  ac cu r ac y   o f   th e   f i v e  clu s ter i n g   ap p r o ac h es  r an g es  f r o m   0   to   0 . 1   f o r   c h an n e l  s ce n ar io s   3   to   3 3 .   T h e  lo w   ac cu r ac y   is   d u e  to   th e  fa ct  t h at  t h er e  ar e  m o r e  MP C s   p er   MC  f o r   th e  s ce n ar io s .   T h e  clu s ter i n g   ap p r o ac h es  h a v e  al m o s t  t h e  s a m e   ac cu r ac ies  i n   t h e  s e m i - u r b an   s ce n ar io s   o f   C O ST   2 1 0 0   ( c h an n el   s ce n ar io s   3   to   8 ) .   Als o ,   n ea r l y   t h e  s a m e   v alu e s   ar e  e v id en t   f o r   I MT - 2020  ch an n el  s ce n ar io s   9   t o   1 9 ,   ex ce p t  ch a n n el  s ce n ar io   1 3 ,   wh en   S C   h a s   n o   d ata,   an d   ch an n el  s ce n ar io s   1 5 ,   1 6 ,   an d   1 9 ,   w h e n   b o th   A C - S in g le  an d   SC   h av e  n o   d ata.       T ab le  2 .   Me an   J ac ca r d   in d ices o f   d atasets   w it h   o u tl ier s .   B lan k   en tr ie s   h a v e  h i g h er   co m p u ta tio n al  m e m o r y   r eq u ir e m en ts   w h ic h   ex ce ed   th e  1 6   GB   R A M  o f   th e  co m p u te r   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   K - m e a n s   K - m e d o i d s   D B S C A N   AC - S i n g l e   SC         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                   Q u a D R i G a               W I N N ER   I I   I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   0 . 5 3 9 1   0 . 4 3 2 3   0 . 0 2 2 8   0 . 0 2 4 2   0 . 0 2 1 7   0 . 0 2 1 7   0 . 0 1 0 4   0 . 0 1 3 3   0 . 0 4 6 4   0 . 0 3 3 2   0 . 0 5 5 8   0 . 0 5 3 0   0 . 0 5 2 4   0 . 0 5 2 8   0 . 0 3 2 0   0 . 0 4 7 3   0 . 0 5 0 0   0 . 0 2 9 6   0 . 0 4 7 9   0 . 0 6 3 4   0 . 0 3 6 6   0 . 0 8 2 5   0 . 0 4 8 7   0 . 0 7 7 7   0 . 0 4 6 7   0 . 0 2 7 2   0 . 0 2 4 8   0 . 0 7 5 6   0 . 0 6 0 8   0 . 1 1 3 5   0 . 0 4 4 2   0 . 0 9 2 7   0 . 0 4 4 6   0 . 5 6 6 0   0 . 4 7 1 9   0 . 0 2 5 7   0 . 0 2 0 1   0 . 0 2 1 8   0 . 0 2 5 6   0 . 0 1 1 6   0 . 0 1 3 0   0 . 0 4 8 7   0 . 0 3 3 3   0 . 0 5 6 6   0 . 0 5 3 0   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 3 1   0 . 0 3 1 7   0 . 0 4 7 4   0 . 0 5 0 6   0 . 0 2 9 8   0 . 0 4 7 8   0 . 0 6 2 5   0 . 0 3 5 4   0 . 0 8 1 5   0 . 0 4 8 7   0 . 0 7 7 2   0 . 0 4 6 3   0 . 0 2 6 6   0 . 0 2 4 0   0 . 0 7 5 4   0 . 0 6 1 2   0 . 1 1 1 7   0 . 0 4 4 1   0 . 0 9 1 0   0 . 0 4 4 4   0 . 2 9 5 2   0 . 1 7 5 4   0 . 0 2 1 9   0 . 0 2 1 5   0 . 0 2 3 4   0 . 0 2 2 7   0 . 0 1 0 6   0 . 0 1 1 2   0 . 0 3 4 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 5 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 3 5   0 . 0 3 5 9   0 . 0 3 0 8   0 . 0 8 1 5   0 . 0 4 4 1   0 . 0 7 4 0   0 . 0 3 8 3   0 . 0 2 8 3   0 . 0 2 7 9   0 . 0 7 8 2   0 . 0 5 4 1   0 . 0 6 6 7   0 . 0 3 4 4   0 . 0 8 6 4   0 . 0 3 6 7   0 . 4 1 4 1   0 . 4 0 9 6   0 . 0 2 5 1   0 . 0 2 3 1   0 . 0 2 2 6   0 . 0 2 2 1   0 . 0 1 2 0   0 . 0 1 2 0   0 . 0 3 6 1   0 . 0 2 7 4   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 6   -   -   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 7 0   -   0 . 0 3 4 5   0 . 0 2 0 5   0 . 0 4 3 6   0 . 0 2 5 8   0 . 0 4 3 6   0 . 0 2 5 7   0 . 0 2 0 7   0 . 0 1 9 8   0 . 0 4 4 0   0 . 0 3 2 5   0 . 0 6 6 8   0 . 0 2 5 7   0 . 0 6 6 9   0 . 0 3 2 4   0 . 2 3 5 2   0 . 2 2 4 6   0 . 0 2 4 1   0 . 0 2 5 3   0 . 0 2 4 0   0 . 0 2 2 4   0 . 0 1 4 9   0 . 0 1 3 6   0 . 0 4 6 0   0 . 0 3 1 8   0 . 0 5 7 0   0 . 0 5 2 9   -   0 . 0 5 0 6   -   -   0 . 0 4 9 9   0 . 0 2 8 7   -   0 . 0 4 1 8   0 . 0 2 5 1   0 . 0 5 5 3   0 . 0 3 2 7   0 . 0 5 8 2   0 . 0 3 2 2   0 . 0 2 4 1   0 . 0 2 2 4   0 . 0 5 6 3   0 . 0 4 5 2   0 . 0 7 9 6   0 . 0 3 0 2   0 . 0 7 6 9   0 . 0 3 7 3       T h e  in d u s tr ial  s ce n ar io s   o f   Q u aDR iGa  ( ch a n n el  s ce n ar io s   2 6   an d   2 7 )   h av e  al m o s t   th e   s a m e  J ac ca r d   in d ices  o f   0 . 0 2 .   Ho w e v er ,   th e   clu s ter in g   ap p r o ac h es  h av e   v ar y in g   i n d ices  f o r   t h e  r est  o f   Qu aD R ig a   ( ch a n n e l   s ce n ar io s   2 0   to   2 5 )   an d   W I NNE R   I I   ( ch an n e l sce n ar io s   2 8   to   3 3 ) .   K - m ed o id s   is   t h e  m o s t c o n s is ten t c l u s ter in g   ap p r o ac h ,   r eg is ter in g   t h e  h i g h est   clu s ter in g   ac c u r ac y   i n   m o s t  c h a n n el   s ce n ar io s .   O n   t h e  o th er   h a n d ,   A C - S in g le  is   th e  least  co n s i s te n t  o f   th e  clu s ter i n g   ap p r o ac h es  as  it  g iv es  t h e  least  clu s ter i n g   ac cu r ac y   in   m o s t   ch an n el  s ce n ar io s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 :  8 7 1 - 881   876       Fig u r e  4 .   C lu s ter in g   p er f o r m a n ce   f o r   all  ch a n n el  s ce n ar io s       3 . 2 .     O utlier   det ec t i o n a nd   re m o v a l   T h e  o u tlier s   w er e  d etec ted   a n d   r em o v ed   u s i n g   t h e  m ea n - s h i f t  o u tlier   d etec tio n .   T h e  m et h o d   is   i m p le m en ted   i n   P y th o n   u s in g   Sp y d er   in   A n ac o n d a  3 .   T h e  o u tlier s   ar e  b ased   o n   th e  o u tlie r   th r esh o ld s   2 × SD,   2 . 5 × SD,  an d   3 × SD.  A   d atap o in t  o u t s id e  o f   th e   th r e s h o ld   is   co n s id er ed   an   o u t lier .   T h e  m ea n   o f   its   KNN   r ep lace s   it.  T ab le  3   g iv es  t h e  n u m b er   o f   o u tlier s   f o r   th e  3 0   s h ee ts   o f   E x ce l  d ata  p er   ch an n el   s ce n ar io   b ased   o n   th e  o u t lier   th r e s h o ld .   T h e  2 × S D  o u tlier   t h r es h o ld   g i v es  th e  m o s t  o u tlier s   s i n ce   a  s m aller   r eg io n   i s   co n s id er ed   f o r   n o r m al  d atap o in ts .   O n   th e   o th er   h an d ,   th e  3 × SD  o u t lier   th r esh o ld   r es u lts   i n   th e  lea s t  n u m b er   o f   o u tlier s   d u e  to   a  lar g er   r eg io n   b ein g   co n s id er ed   f o r   n o r m al  d atap o in t s .   Mo s t  o u tlier s   ar e  g en er a ted   b y   t h e  I MT - 2 0 2 0   R Ma   A   O2 I   ch an n el  s ce n ar io   u s in g   t h e  2 × SD  o u tl ier   th r es h o ld ,   as  s h o w n   in   T ab le  3 .   T h is   is   d u e  to   a  lar g e  p r o p ag atio n   ar ea   w it h   m an y   i n ter a ctin g   o b j ec ts   ( I O) ,   s u c h   as  h o u s es,  b u ild in g s ,   an d   tr ee s .   A ls o ,   MP C s   ex p er ien c e  atten u atio n ,   s ca tt er in g ,   d if f r ac tio n ,   o r   r ef lectio n   w h e n   tr av eli n g   o u td o o r s   to   in d o o r s .       T ab le  3 .   Nu m b er   o f   o u tlier s   f o r   th e  3 0   s h ee ts   o f   d ata  p er   ch a n n el  s ce n ar io   b ased   o n   th e  o u t lier   s co r e  th r esh o ld   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   2 × SD   2 . 5 × SD   3 × SD         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                   Q u a D R i G a               W I N N ER   I I       I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   63   60   1 , 0 7 2   1 , 1 6 7   1 , 9 7 8   1 , 9 6 1   2 , 2 1 7   2 , 2 0 0   4 1 0   9 2 3   3 4 , 3 9 5   4 2 , 9 3 5   9 2 , 9 0 6   1 , 2 8 4   1 2 , 4 3 6   1 6 , 9 7 3   4 , 1 0 1   2 1 , 8 4 7   8 0 6   2 8 , 9 1 1   4 4 , 3 7 4   9 , 9 6 0   1 9 , 0 9 7   1 1 , 8 0 0   2 0 , 2 5 6   1 0 , 7 3 8   1 1 , 1 9 9   4 , 1 2 0   6 , 6 4 3   1 5 , 2 9 9   3 5 , 5 3 8   8 , 4 6 4   1 1 , 4 7 9   43   45   5 7 1   6 4 0   1 , 1 0 4   1 , 0 7 7   1 , 3 7 8   1 , 3 2 0   14   36   8 , 1 7 3   2 3 , 0 0 6   1 0 , 4 8 0   5 2 3   4 , 1 9 2   8 , 6 6 9   1 , 2 0 5   5 , 0 3 3   2 9 1   1 6 , 3 0 7   2 5 , 2 6 2   3 , 3 9 4   7 , 9 2 7   6 , 5 1 7   1 1 , 8 9 2   6 , 6 6 6   6 , 9 2 0   1 , 2 7 9   3 , 7 1 5   6 , 7 9 2   2 0 , 9 0 8   5 , 3 5 2   6 , 7 7 3   31   37   3 1 9   3 3 4   5 9 7   6 0 4   8 5 2   7 9 3   0   0   1 , 7 4 2   9 , 4 5 8   0   2 6 7   2 , 5 3 0   3 , 9 7 1   5 3 5   24   1 0 0   7 , 7 1 9   1 4 , 0 7 7   1 , 1 0 2   2 , 8 4 7   2 , 8 9 7   6 , 1 9 5   4 , 1 8 8   4 , 2 3 2   1 2 9   2 , 0 5 2   1 , 9 2 4   1 2 , 1 4 8   3 , 1 8 8   4 , 2 6 8   0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 M e a n   Jac c a r d   I n d i c e s C h a n n e l   S c e n a r i o s 1 - I n d o o r   B 1   L O S   S i n g l e   L i n k ,   2 - I n d o o r   B 2   L O S   S i n g l e   L i n k ,   . . . ,   3 2 - U M i   B 1   L O S ,   3 3 - U M I   B 1   N L O S k - m ea n s k - m e d o i d s D B S C A N A C - S i n g l e SC Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Ou tlier   d etec tio n   a n d   clu s teri n g   o f fifth - g e n era tio n   w ir eless   ch a n n el  mo d el  d a ta s ets   ( Jo jo   B la n z a )   877   C o n s id er in g   t h e  2 × SD  t h r es h o ld ,   in   g en er al,   t h e  in d o o r   s ce n ar io s   ( i n d o o r   B 1 /B 2   L OS  s i n g le  li n k   o f   C OST   2 1 0 0 ,   I n H  A   L OS /N L OS   o f   I MT - 2 0 2 0 ,   I n d u s tr i al  L O S/N L O S  o f   Qu aD R iG a,   an d   i n d o o r   A 1   L OS /N L OS  o f   W I NNE R   I I )   o f   th e  f o u r   ch a n n el  m o d els  g en er ate  th e  least  n u m b er   o f   o u tli er s   r elativ e  to   th e ir   n o n - i n d o o r   co u n ter p ar ts   in   t h e   s a m e  c h a n n el   m o d el.   I n d o o r   s ce n ar io s   h av e   a  s m aller   ar ea   f o r   th e  p r o p ag atio n   o f   s i g n al s ,   les s er   I O,   an d   a  less er   n u m b er   o f   MP C s   an d   M C s .   I n H  A   L O S,  I n H  A   N L O S,  an d   R Ma   A   O2 I   h av e  ze r o   o u tlier s   u s in g   th e  3 × SD  th r esh o ld   b ec au s e  all  t h e  m u ltip at h s   ar e  w i th i n   th e   r ad iu s   f o r   n o r m al   d atap o in ts .   A   n e w   d atase t  w i th o u t  o u tlier s   w a s   g en er ated   w h e n   th e  o u t l ier s   w er e  r ep lace d   b y   th e  m ea n s   o f   th e ir   k n n .   T h e  n e w   d atase t  s ti ll  co n s i s ts   o f   3 0   E x ce l  s h ee ts   o f   d ata  p er   ch an n el  s ce n ar io ,   t h e  s a m e  n u m b er   o f   MP C s ,   an d   th e  s a m e  n u m b er   o f   MCs .   T h e  o u tlier s   w er e  h i g h l ig h ted   in   r ed   an d   r ep lace d   b y   t h e  m ea n   o f   th e   k n n .   T h e  n e w   d ataset  i s   u p lo a d ed   to   th e  I E E E   Data p o r t  [ 2 6 ] .     3. 3 .   Clus t er ing   o f   da t a s et s   wit ho ut  o utlier s   T h e  d atasets   w it h o u t  o u tl ier s   w er e  a g ai n   cl u s ter ed   u s i n g   t h e  M A T L A B   i m p le m e n tatio n   o f   th e   f iv e   clu s ter i n g   ap p r o ac h es.  T ab le   4   s h o w s   t h e  clu s ter i n g   ac cu r ac ies  u s i n g   th e  2 × SD  o u tlier   th r esh o ld ,   T ab le  5   f o r   th e  2 . 5 × SD  t h r esh o ld ,   an d   T a b le  6   f o r   th e  3 × SD  th r esh o ld .   No   g en er al  tr en d   ex is t s   th at  o u tlier   d etec tio n   an d   r e m o v al  in cr ea s e s   cl u s ter in g   a cc u r ac y ,   n o r   d o es  a  s m al ler   o u tlier   t h r es h o ld   i m p r o v e   cl u s t er in g   p er f o r m a n ce .   I t  s h o w s   th at  th e  o u tlier   d et ec tio n   m eth o d   is   n o t  a cc u r at e  in   d etec ti n g   a n d   r e m o v i n g   th e  o u t lier s   o f   th e   clu s ter s .   Fo r   K - m ea n s ,   t h e  m o s t   s i g n i f ica n t  i n cr ea s e  i n   c lu s ter in g   ac cu r ac y   is   i n   th e   Se m i - Ur b an   B 1   L O S   m u ltip le  li n k s   2 × SD  t h r es h o ld   w i th   a  v al u e  o f   7 8 . 8 5 %,  w h i l e  th e  h ig h e s t  d ec r ea s e  is   in   i n d o o r   B 1   L OS  s i n g le   lin k   3 × SD  th r es h o ld   w ith   a  v alu e  o f   1 9 . 5 3 %.  Fo r   K - m ed o id s ,   th e  m o s t  s ig n i f ica n t  g ai n   o f   5 0 . 8 6 %  is   in   th e  Se m i - Ur b an   B 1   L OS  m u l tip l e  lin k s   3 × SD  t h r es h o ld ,   w h il e  th e  m o s t  s u b s ta n tial  d r o p   o f   1 1 . 2 8 %  is   in   t h e   I n d u s tr ial  L O S  2 × SD  th r es h o ld .   Fo r   DB SC A N,   Se m i - Ur b an   B 2   L OS  m u ltip le  li n k s   2 × SD  r eg is ter s   t h e   h ig h e s t in cr ea s e  o f   5 7 . 1 4 %,  w h ile  i n d o o r   A 1   L OS 3 × SD  g i v es th e  m o s t si g n i f ican t d ec r ea s e  o f   4 3 . 8 6 %.       T ab le  4 .   Me an   J ac ca r d   in d ices o f   d atasets   w it h o u t o u tlier s   with   o u tl ier   s co r e  th r es h o ld   2 × SD   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   K - m e a n s   K - m e d o i d s   D B S C A N   AC - S in g l e   SC         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                   Q u a D R i G a               W I N N ER   I I     I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   0 . 4 6 4 4   0 . 4 2 7 5   0 . 0 2 2 4   0 . 0 2 3 8   0 . 0 2 3 1   0 . 0 2 2 7   0 . 0 1 8 6   0 . 0 1 6 7   0 . 0 4 7 2   0 . 0 3 3 7   0 . 0 5 6 6   0 . 0 5 2 8   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 3 1   0 . 0 3 1 9   0 . 0 4 7 0   0 . 0 4 9 8   0 . 0 2 9 2   0 . 0 4 7 8   0 . 0 6 3 1   0 . 0 3 5 3   0 . 0 8 2 3   0 . 0 4 8 4   0 . 0 7 7 4   0 . 0 4 7 6   0 . 0 2 5 4   0 . 0 2 3 4   0 . 0 7 4 1   0 . 0 6 0 6   0 . 1 1 1 8   0 . 0 4 4 3   0 . 0 9 6 9   0 . 0 4 1 2   0 . 6 4 6 1   0 . 5 6 7 2   0 . 0 2 3 9   0 . 0 2 3 1   0 . 0 2 1 7   0 . 0 2 4 0   0 . 0 1 6 2   0 . 0 1 8 3   0 . 0 4 8 6   0 . 0 3 2 9   0 . 0 5 6 5   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 9   0 . 0 5 3 6   0 . 0 3 1 8   0 . 0 4 7 2   0 . 0 5 0 0   0 . 0 2 9 1   0 . 0 4 7 7   0 . 0 6 2 8   0 . 0 3 5 7   0 . 0 8 1 7   0 . 0 4 8 8   0 . 0 7 6 4   0 . 0 4 7 0   0 . 0 2 3 6   0 . 0 2 3 0   0 . 0 7 4 3   0 . 0 6 0 6   0 . 1 1 1 4   0 . 0 4 4 4   0 . 0 9 5 5   0 . 0 4 0 9   0 . 3 4 9 1   0 . 2 0 4 2   0 . 0 2 1 0   0 . 0 2 1 6   0 . 0 2 3 7   0 . 0 2 2 8   0 . 0 1 5 6   0 . 0 1 7 6   0 . 0 3 4 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 5 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 3 5   0 . 0 4 2 2   0 . 0 3 0 6   0 . 0 8 0 9   0 . 0 4 4 0   0 . 0 7 2 8   0 . 0 3 8 0   0 . 0 2 8 0   0 . 0 2 7 8   0 . 0 7 7 7   0 . 0 5 3 1   0 . 0 9 8 2   0 . 0 3 5 4   0 . 0 9 0 3   0 . 0 3 6 3   0 . 5 4 9 9   0 . 4 4 2 4   0 . 0 2 6 7   0 . 0 2 4 9   0 . 0 2 2 8   0 . 0 2 3 2   0 . 0 1 8 6   0 . 0 1 7 9   0 . 0 3 6 0   0 . 0 2 7 5   0 . 0 4 8 1   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 8   0 . 0 4 3 6   -   -   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 7 1   -   0 . 0 3 4 6   0 . 0 2 0 5   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 5 8   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 5 8   0 . 0 2 0 6   0 . 0 1 9 8   0 . 0 4 4 1   0 . 0 3 2 7   0 . 0 6 6 8   0 . 0 2 5 7   0 . 0 6 6 9   0 . 0 3 2 4   0 . 2 7 3 1   0 . 2 1 8 6   0 . 0 2 6 4   0 . 0 2 2 3   0 . 0 2 4 9   0 . 0 2 3 6   0 . 0 2 0 0   0 . 0 2 2 5   0 . 0 4 5 6   0 . 0 3 2 2   0 . 0 6 0 7   0 . 0 5 5 0   -   0 . 0 5 0 2   -   -   0 . 0 5 1 6   0 . 0 3 1 2   -   0 . 0 4 6 3   0 . 0 2 8 2   0 . 0 6 1 5   0 . 0 3 6 4   0 . 0 5 5 4   0 . 0 3 3 2   0 . 0 2 4 4   0 . 0 2 4 1   0 . 0 5 7 5   0 . 0 4 5 2   0 . 0 8 5 9   0 . 0 3 2 6   0 . 0 7 8 0   0 . 0 3 8 7           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 :  8 7 1 - 881   878   T ab le  5 .   Me an   J ac ca r d   in d ices o f   d atasets   w it h o u t o u tlier s   with   o u tl ier   s co r e  th r es h o ld   2 . 5 × SD   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   K - m e a n s   K - m e d o i d s   D B S C A N   AC - S i n g l e   SC         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                 Q u a D R i G a                 W I N N ER   I I       I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   0 . 5 3 1 7   0 . 4 6 7 3   0 . 0 2 7 1   0 . 0 2 0 6   0 . 0 2 3 7   0 . 0 2 1 0   0 . 0 1 5 3   0 . 0 2 1 0   0 . 0 4 6 5   0 . 0 3 3 5   0 . 0 5 6 3   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 5   0 . 0 5 3 7   0 . 0 3 2 0   0 . 0 4 6 9   0 . 0 4 9 8   0 . 0 2 9 6   0 . 0 4 7 9   0 . 0 6 2 6   0 . 0 3 5 6   0 . 0 8 2 1   0 . 0 4 8 2   0 . 0 7 7 2   0 . 0 4 7 2   0 . 0 2 5 3   0 . 0 2 2 7   0 . 0 7 2 8   0 . 0 6 1 1   0 . 1 1 1 9   0 . 0 4 4 3   0 . 0 9 7 6   0 . 0 4 2 8   0 . 6 5 5 9   0 . 5 5 3 0   0 . 0 2 4 9   0 . 0 2 2 3   0 . 0 1 9 5   0 . 0 2 3 1   0 . 0 1 6 9   0 . 0 1 7 6   0 . 0 4 7 6   0 . 0 3 3 8   0 . 0 5 6 0   0 . 0 5 2 9   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 3 4   0 . 0 3 2 1   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 0 5   0 . 0 2 9 4   0 . 0 4 8 3   0 . 0 6 3 3   0 . 0 3 5 8   0 . 0 8 0 9   0 . 0 4 8 4   0 . 0 7 7 1   0 . 0 4 7 9   0 . 0 2 5 5   0 . 0 2 2 7   0 . 0 7 3 7   0 . 0 6 1 1   0 . 1 1 1 2   0 . 0 4 2 6   0 . 0 9 5 8   0 . 0 4 2 1   0 . 3 5 5 6   0 . 2 0 4 2   0 . 0 2 1 8   0 . 0 2 1 7   0 . 0 2 3 5   0 . 0 2 2 6   0 . 0 1 5 3   0 . 0 1 7 3   0 . 0 3 4 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 5 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 3 5   0 . 0 3 9 3   0 . 0 3 0 8   0 . 0 8 1 3   0 . 0 4 4 1   0 . 0 7 3 4   0 . 0 3 8 1   0 . 0 2 8 2   0 . 0 2 8 1   0 . 0 7 8 0   0 . 0 5 3 5   0 . 0 6 6 7   0 . 0 3 5 6   0 . 0 9 1 4   0 . 0 3 6 5   0 . 5 3 1 4   0 . 4 5 5 0   0 . 0 2 5 0   0 . 0 2 5 1   0 . 0 2 2 5   0 . 0 2 2 5   0 . 0 1 7 3   0 . 0 1 7 6   0 . 0 3 6 2   0 . 0 2 7 3   0 . 0 4 7 7   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 6   -   -   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 7 1   -   0 . 0 3 4 6   0 . 0 2 0 5   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 5 8   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 5 8   0 . 0 2 0 7   0 . 0 1 9 9   0 . 0 4 4 0   0 . 0 3 2 6   0 . 0 6 6 8   0 . 0 2 5 7   0 . 0 6 7 0   0 . 0 3 2 4   0 . 2 4 0 9   0 . 2 5 8 7   0 . 0 2 8 7   0 . 0 2 5 5   0 . 0 2 3 0   0 . 0 2 4 9   0 . 0 2 1 1   0 . 0 2 2 8   0 . 0 4 5 2   0 . 0 3 1 5   0 . 0 5 8 6   0 . 0 5 4 2   -   0 . 0 4 9 3   -   -   0 . 0 5 1 1   0 . 0 2 9 9   -   0 . 0 4 8 5   0 . 0 2 6 2   0 . 0 5 6 9   0 . 0 3 3 5   0 . 0 5 5 8   0 . 0 3 2 7   0 . 0 2 4 0   0 . 0 2 3 3   0 . 0 5 9 0   0 . 0 4 4 7   0 . 0 7 7 7   0 . 0 3 1 2   0 . 0 7 7 7   0 . 0 3 8 3       T ab le  6 .   Me an   J ac ca r d   in d ices o f   d atasets   w it h o u t o u tlier s   with   o u tl ier   s co r e  th r es h o ld   3 × SD   C h a n n e l   mo d e l   C h a n n e l   sce n a r i o   K - m e a n s   K - m e d o i d s   D B S C A N   AC - S i n g l e   SC         C O S T   2 1 0 0                     I M T - 2020                 Q u a D R i G a                 W I N N ER   I I         I n d o o r   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   I n d o o r   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 2   N L O S   si n g l e   l i n k   S e mi - U r b a n   B 1   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   S e mi - U r b a n   B 2   L O S   mu l t i p l e   l i n k s   I n H   A   L O S   I n H   A   N L O S   R M a   A   L O S   R M A   A   N L O S   R M a   A   O 2 I   U M a   A   L O S   U M a   A   N L O S   U M a   A   O 2 I   U M i   A   L O S   U M i   A   N L O S   U M i   A   O 2 I   B ER L I N   U M a   L O S   B ER L I N   U M a   N L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   L O S   B ER L I N   U M i   C a m p u s   N L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   L O S   B ER L I N   U M i   S q u a r e   N L O S   I n d u st r i a l   L O S   I n d u st r i a l   N L O S   I n d o o r   A 1   L O S   I n d o o r   A 1   N L O S   U M a   C 2   L O S   U M a   C 2   N L O S   U M i   B 1   L O S   U M i   B 1   N L O S   0 . 4 3 3 8   0 . 4 1 5 4   0 . 0 2 2 5   0 . 0 1 9 9   0 . 0 2 2 9   0 . 0 2 2 1   0 . 0 1 6 1   0 . 0 1 9 6   0 . 0 4 6 4   0 . 0 3 3 2   0 . 0 5 6 6   0 . 0 5 2 8   0 . 0 5 2 4   0 . 0 5 3 1   0 . 0 3 1 7   0 . 0 4 6 9   0 . 0 4 9 7   0 . 0 2 9 7   0 . 0 4 6 8   0 . 0 6 3 8   0 . 0 3 5 5   0 . 0 8 1 7   0 . 0 4 8 2   0 . 0 7 6 6   0 . 0 4 6 7   0 . 0 2 6 3   0 . 0 2 4 5   0 . 0 7 3 7   0 . 0 6 1 2   0 . 1 1 2 9   0 . 0 4 4 6   0 . 0 9 3 7   0 . 0 4 3 8   0 . 6 3 4 7   0 . 5 6 1 1   0 . 0 2 5 3   0 . 0 2 0 1   0 . 0 2 2 7   0 . 0 2 4 0   0 . 0 1 7 5   0 . 0 1 8 9   0 . 0 4 8 7   0 . 0 3 3 3   0 . 0 5 5 8   0 . 0 5 2 8   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 3 0   0 . 0 3 1 9   0 . 0 4 7 9   0 . 0 5 0 2   0 . 0 2 9 5   0 . 0 4 7 7   0 . 0 6 2 8   0 . 0 3 5 0   0 . 0 8 1 6   0 . 0 4 9 1   0 . 0 7 6 3   0 . 0 4 6 7   0 . 0 2 5 6   0 . 0 2 2 5   0 . 0 7 3 0   0 . 0 6 0 9   0 . 1 1 3 2   0 . 0 4 3 7   0 . 0 9 3 3   0 . 0 4 3 3   0 . 3 4 1 3   0 . 1 7 2 0   0 . 0 2 1 7   0 . 0 2 1 7   0 . 0 2 3 6   0 . 0 2 2 6   0 . 0 1 5 3   0 . 0 1 7 0   0 . 0 3 4 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 7 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 5 6   0 . 0 4 3 5   0 . 0 4 3 5   0 . 0 2 7 0   0 . 0 4 3 5   0 . 0 3 6 1   0 . 0 3 0 8   0 . 0 8 1 5   0 . 0 4 4 1   0 . 0 7 3 9   0 . 0 3 8 2   0 . 0 2 8 2   0 . 0 2 8 4   0 . 0 4 3 9   0 . 0 5 3 8   0 . 0 6 6 7   0 . 0 3 5 6   0 . 0 8 9 7   0 . 0 3 6 6   0 . 4 8 6 6   0 . 4 4 8 3   0 . 0 2 5 2   0 . 0 2 4 0   0 . 0 2 3 0   0 . 0 2 2 8   0 . 0 1 7 0   0 . 0 1 7 3   0 . 0 3 6 1   0 . 0 2 7 4   0 . 0 4 7 7   0 . 0 5 2 7   0 . 0 5 2 6   0 . 0 4 3 7   -   -   0 . 0 4 3 6   0 . 0 2 7 1   -   0 . 0 3 4 6   0 . 0 2 0 5   0 . 0 4 3 6   0 . 0 2 5 8   0 . 0 4 3 7   0 . 0 2 5 8   0 . 0 2 0 7   0 . 0 1 9 9   0 . 0 4 3 9   0 . 0 3 2 5   0 . 0 6 6 8   0 . 0 2 5 7   0 . 0 6 6 9   0 . 0 3 2 4   0 . 2 7 8 0   0 . 2 1 4 1   0 . 0 2 6 1   0 . 0 2 3 4   0 . 0 2 4 4   0 . 0 2 5 3   0 . 0 1 9 1   0 . 0 2 1 5   0 . 0 4 6 0   0 . 0 3 1 8   0 . 0 5 7 6   0 . 0 5 3 8   -   0 . 0 4 9 7   -   -   0 . 0 5 0 4   0 . 0 2 8 8   -   0 . 0 4 5 7   0 . 0 2 5 5   0 . 0 5 5 6   0 . 0 3 2 2   0 . 0 5 7 5   0 . 0 3 2 5   0 . 0 2 4 3   0 . 0 2 3 5   0 . 0 5 7 7   0 . 0 4 4 5   0 . 0 8 0 8   0 . 0 3 0 3   0 . 0 7 5 5   0 . 0 3 8 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Ou tlier   d etec tio n   a n d   clu s teri n g   o f fifth - g e n era tio n   w ir eless   ch a n n el  mo d el  d a ta s ets   ( Jo jo   B la n z a )   879   Fo r   A C - S in g le ,   th e  m o s t  s ig n i f ica n t  g ai n   in   cl u s ter in g   ac cu r ac y   is   r eg i s ter ed   b y   t h e  Se m i - Ur b an   B 1   L OS  m u ltip le  lin k s   2 × SD  th r e s h o ld   w i th   a  v al u e  o f   5 5 %.  T h e  I n d u s tr ial  L O S  2 × SD  th r es h o ld   g iv es  th e  m o s t  r e m ar k ab le  d r o p   o f   0 . 4 8 %.  Fo r   SC ,   t h e  m o s t  s i g n if ica n t   in cr ea s e  o f   6 7 . 6 5 %  is   p o s ted   b y   t h e  Se m i - Ur b an   B 2   L OS   m u lt ip le  lin k s   2 . 5 × SD  t h r es h o ld ,   w h ile  t h e  h i g h e s t  d ec r ea s e  is   r ec o r d ed   b y   t h e  Se m i - Ur b an   B 2   L OS   s in g le  li n k   2 × SD  t h r es h o ld   w i th   a  v a lu e  o f   1 1 . 8 6 %.  Sin ce   I n H  A   L OS,  I n H  A   N L O S,  an d   R Ma   A   O2 I   h av e   ze r o   o u tlier s   in   th e  3 × SD  t h r esh o ld ,   th eir   clu s ter in g   ac cu r ac ies  r e m ain   t h e  s a m e.   Am o n g   t h e  clu s ter in g   ap p r o ac h es  u s ed ,   K - m ed o id s   i s   th e  m o s t  r o b u s t,  r eg is ter in g   th e  h ig h es t  m ea n   J ac ca r d   in d ices  f o r   all  ch a n n el   s ce n ar io s   w it h   o r   w ith o u t o u tli er s   an d   f o r   all  o u tlier   t h r esh o l d s .   T h e  m ea n s   o f   s tan d ar d   d ev iati o n s   o f   th e  cl u s ter in g   ap p r o ac h es  u s i n g   d if f er en t  o u t lier   th r es h o ld s   ar e  s h o w n   i n   T ab le  7 .   T h e  o u tli er   th r es h o ld   2 × SD  h a s   t h e  l ea s t  m ea n s   f o r   all  cl u s ter i n g   ap p r o ac h es.  T h is   in d icate s   t h at  t h e  cl u s ter s   ar e  m o r e  co m p ac t  d u e  to   t h e  r em o v al  o f   t h e  o u tlier s .   Ho w e v er ,   th e  o th er   o u tlie r   th r es h o ld s   h a v e  h i g h er   m ea n s   f o r   all  clu s ter i n g   ap p r o ac h es.  I t  s h o w s   t h at  o u tl ier s   w er e  n o t  r e m o v ed   co r r ec tl y   in   th e s e  t h r esh o ld s .       T ab le  7 .   Me an s   o f   s tan d ar d   d ev iatio n s   O u t l i e r   t h r e sh o l d   K - m e a n s   K - m e d o i d s   D B S C A N   AC - S i n g l e   SC   N o   O u t l i e r   0 . 0 2 4 1   0 . 0 2 6 0   0 . 0 1 7 1   0 . 0 2 2 4   0 . 0 1 7 2   2 × SD   0 . 0 2 0 9   0 . 0 2 3 5   0 . 0 1 6 6   0 . 0 2 1 5   0 . 0 1 5 5   2 . 5 × SD   3 × SD   0 . 0 3 0 6   0 . 0 3 3 5   0 . 0 3 5 3   0 . 0 3 8 2   0 . 0 2 3 9   0 . 0 2 2 0   0 . 0 3 5 3   0 . 0 3 5 0   0 . 0 2 4 2   0 . 0 2 0 5       T h e  b o x   p lo ts   o f   th e  m ea n   J ac ca r d   in d ices  o f   th e  f i v e  clu s t er in g   ap p r o ac h es  ar e  s h o w n   i n   Fi g u r e  5 .   Fo r   th e  J ac ca r d   in d ices  in   clu s ter in g   th e  d ataset s   w ith   n o   o u tlier s ,   it  is   s h o w n   i n   Fi g u r e  5 ( a) .   T h e  p - v al u e  is   0 . 9 8 1 0 .   Fo r   th e  2 × SD  o u tlier   th r esh o ld ,   it  is   p r esen ted   in   Fig u r e  5 ( b ) .   T h e  p - v alu e  is   0 . 9 8 2 4 .   Fig u r e  5 ( c)   s h o w s   t h e  b o x p lo t  o f   th e  2 . 5 × SD  w i th   a  p - v al u e  o f   0 . 9 0 0 6 .   T h e  b o x   p lo t  o f   th e  3 × SD  o u tlier   th r esh o ld   is   s h o w n   in   Fi g u r e  5 ( d ) .   T h e  p - v al u e  is   0 . 7 6 0 6 .   Sin ce   th e   p - v al u es  ar e  all  g r ea ter   th a n   0 . 0 5 ,   th er e  is   n o   s ig n i f ica n t d if f er en ce   i n   t h e  m ea n   J ac ca r d   in d ices o f   th e  cl u s ter in g   ap p r o ac h es.           ( a)     ( b )       ( c)   ( d )     Fig u r e  5 .   B o x   p lo ts :   ( a)   n o   o u tlier ,   ( b )   2 × SD ,   ( c)   2 . 5 × SD ,   an d   ( d )   3 × SD   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  23 ,   No .   4 ,  A u g u s t   20 25 :  8 7 1 - 881   880   4.   CO NCLU SI O N   W ir eless   m u l tip ath   d ata s ets  g en er ated   b y   5 G  ch a n n e l  m o d els  w er e  cl u s ter ed .   T h e  o u tlier s   w er e   r e m o v ed ,   an d   t h e  d atasets   with o u t   o u tlier s   w er e  ag ai n   cl u s ter ed .   R e s u l ts   s h o w   t h at  m o s t  o u tlier s   w er e   id en ti f ied   u s i n g   th e   2 × SD  o u tlier   t h r esh o ld .   A l s o ,   th e   th r es h o ld   g a v e  t h e  h i g h e s t  clu s ter i n g   ac c u r ac y   i m p r o v e m en t.  T h e  clu s ter i n g   ac cu r ac y   o f   K - m ea n s   an d   AC - S i n g le  in   Se m i - Ur b an   B 1   L OS  m u ltip le  li n k s   is   in cr ea s ed   b y   7 8 . 8 5 %  an d   5 5 %,  r esp ec tiv el y ,   an d   DB SC A N  i n   Se m i - Ur b a n   B 2   L OS  m u ltip le  li n k s   b y   5 7 . 1 4 %.   Fu r th er m o r e,   th e  s t u d y   s h o w s   t h at   o u tlier   d etec ti o n   an d   r em o v al  w o r k   w ell  w it h   ch a n n el  m o d el   d atasets .   T h e  ch ar ac ter izatio n   o f   th e  m u ltip at h   d ataset s   w as   ac h iev ed   b y   d etec tin g   t h eir   o u tlier s .   Fin al l y ,   t h e   r esu lt s   ca n   b e  u s ed   to   an al y ze   th e  p r o p ag atio n   ch ar ac ter is tics   o f   5 G  f u r t h er .   T h e  im p lica tio n s   o f   th e  s t u d y   s h o w   t h at  d atasets   g e n er ated   b y   5 G  ch a n n el  m o d el s   co n ta in   o u tlier s   an d   r e m o v i n g   th e m   g r ea tl y   i m p r o v es  cl u s ter i n g   ac cu r ac y .   T h e  s tu d y   is   li m i ted   to   th e  ch an n el  m o d el s   ex a m in ed   a n d   ca n n o t  b e  u s ed   to   g en er alize   5 G  s y s te m s .   A s   f o r   f u t u r e  w o r k ,   t h e  u s e  o f   o t h er   o u tlier   d etec tio n   tech n iq u es c a n   b e  co n s id er ed   to   ch ec k   th e  o u tlier s   o f   th e  5 G  ch an n el  m o d el  d ataset s .       ACK NO WL E D G M E NT S   Au t h o r s   th a n k   t h e  R e s ea r ch   C en ter   f o r   th e  Nat u r al  an d   A p p l ied   Scien ce s   an d   t h e  Of f ice  o f   th e  Vice - R ec to r   f o r   R esear c h   an d   I n n o v atio n   o f   th e  U n i v er s it y   o f   Sa n to   T o m as  ( UST )   f o r   s u p p o r tin g   t h i s   w o r k   u n d er   th e  Me m o r a n d u m   o f   Ag r ee m e n t U ST : SO2 1 - 00 - FO0 4 .       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N    Au t h o r s   s tate  n o   f u n d i n g   i n v o l v ed .       AUTHO R  CO NT RIB UT I O NS ST A T E M E NT   T h is   j o u r n al  u s e s   th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d i v id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   J o j o   B lan za   ✓   ✓       ✓   ✓   ✓     ✓       ✓   ✓   ✓   J o h n   B er n ar d   C ip r ian o     ✓   ✓   ✓     ✓     ✓     ✓   ✓           C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y si s   I   :    I n v e st i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i si o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au t h o r s   s tate  n o   co n f lic t o f   i n t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y    T h e  d ata  th at  s u p p o r t  th e   f i n d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  o p en l y   av a ilab le  in   I E E E   Data P o r t   at   h ttp ://d o i.o r g / 1 0 . 2 1 2 2 7 /q 8 8 v - x m 9 6 .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   R .   V e r d o n e   a n d   A .   Z a n e l l a ,   P e r v a s i v e   M o b i l e   a n d   A m b i e n t   W i r e l e s s   C o m m u n i c a t i o n s :   C O S T   A c t i o n   2 1 0 0 .   L o n d o n :   S p r i n g ,   2 0 1 2 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / b o o k s . g o o g l e . d e / b o o k s ? i d = V V A m c Z x n 9 a k C   [ 2 ]   M .   S e r i e s ,   “ G u i d e l i n e s   f o r   e v a l u a t i o n   o f   r a d i o   i n t e r f a c e   t e c h n o l o g i e s   f o r   i m t - 2 0 2 0 , ”   2 0 2 0 .   [ 3 ]   F .   B u r k h a r d t ,   S .   J a e c k e l ,   E .   E b e r l e i n ,   a n d   R .   P r i e t o - C e r d e i r a ,   “ Q u a D R i G a :   A   M I M O   c h a n n e l   m o d e l   f o r   l a n d   m o b i l e   s a t e l l i t e , ”   i n   T h e   8 t h   E u r o p e a n   C o n f e r e n c e   o n   A n t e n n a s   a n d   P r o p a g a t i o n   ( E u C A P   2 0 1 4 ) ,   I E E E ,   A p r .   2 0 1 4 ,   p p .   1 2 7 4 – 1 2 7 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / E u C A P . 2 0 1 4 . 6 9 0 2 008.   [ 4 ]   P .   K y ö s t i ,   “ W I N N E R   I I   C h a n n e l   M o d e l s , ”   R a d i o   T e c h n o l o g i e s   a n d   C o n c e p t s   f o r   I M T ‐ A d v a n c e d ,  p p .   3 9 – 92,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 9 7 8 0 4 7 0 7 4 8 0 7 7 . c h 3 .   [ 5 ]   A .   T e o l o g o   J r . ,   “ C o m p a r a t i v e   S t u d y   o f   K P o w e r   M e a n s ,   A n t   C o l o n y   O p t i m i z a t i o n ,   K e r n e l   P o w e r   D e n s i t y - b a s e d   E s t i m a t i o n ,   a n d   G a u s s i a n   M i x t u r e   M o d e l   f o r   W i r e l e s s   P r o p a g a t i o n   M u l t i p a t h   C l u s t e r i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E m e r g i n g   T r e n d s   i n   E n g i n e e r i n g   R e s e a r c h ,   v o l .   8 ,   n o .   7 ,   p p .   3 9 4 2 – 3 9 5 0 ,   J u l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 0 5 3 4 / i j e t e r / 2 0 2 0 / 1 6 4 8 7 2 0 2 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.