DBSCAN

Описание	Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (англ. Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN) — это алгоритм кластеризации данных, который предложили Мартин Эстер, Ганс-Петер Кригель, Йёрг Сандер и Сюй Сяовэй в 1996. Это алгоритм кластеризации, основанной на плотности: если дан набор точек в некотором пространстве, алгоритм группирует вместе точки, которые тесно расположены (точки со многими близкими соседями), помечая как выбросы точки, которые находятся одиноко в областях с малой плотностью (ближайшие соседи которых лежат далеко). DBSCAN является одним из наиболее часто используемых алгоритмов кластеризации, и наиболее часто упоминается в научной литературе.
Область знаний	Информатика, Большие данные
Авторы
Поясняющее видео
Близкие понятия
Среды и средства для освоения понятия	R, J, Python

В 2014 алгоритм получил премию «проверено временем» (премия даётся алгоритмам, которые получили существенное внимание в теории и практике) на ведущей конференции по интеллектуальному анализу данных

Принцип действия

https://habr.com/ru/articles/322034/

Изображение