DBSCAN, объяснение за 5 минут - На пути к науке о данных

• DBSCAN - алгоритм пространственной кластеризации приложений с шумом на основе плотности. • Алгоритм выполняет поиск кластеров внутри данных на основе пространственного расстояния между объектами. • DBSCAN может идентифицировать выбросы (шум) в данных. • Алгоритм полезен для извлечения новых функций, сжатия данных и обнаружения новизны. • DBSCAN не требует указания количества кластеров, так как он автоматически определяет их. • Алгоритм состоит из двух компонентов: окрестности (радиус) и количество соседей. • Для реализации DBSCAN необходимо создать функцию удаления. • В статье представлен псевдокод для алгоритма DBSCAN на Python. • Результаты реализации сравниваются с sklearn, и они идентичны.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.