DBSCAN - История изменений

Patarakin: /* Принцип действия */

2026-03-23T05:08:10Z

Принцип действия

← Предыдущая версия		Версия от 08:08, 23 марта 2026
Строка 8:		Строка 8:
	=== Принцип действия ===		=== Принцип действия ===
	; https://habr.com/ru/articles/322034/		; https://habr.com/ru/articles/322034/
	~~# Подходим к случайному человеку из толпы.~~


	=== Изображение ===		=== Изображение ===
	https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DBSCAN-density-data.svg/500px-DBSCAN-density-data.svg.png		https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DBSCAN-density-data.svg/500px-DBSCAN-density-data.svg.png

Patarakin в 05:06, 23 марта 2026

2026-03-23T05:06:51Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:06, 23 марта 2026
Строка 1:		Строка 1:
	{{Понятие		{{Понятие
	\|Description=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~~[англ.]~~), 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.		\|Description=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.
	\|Field_of_knowledge=Информатика, Большие данные		\|Field_of_knowledge=Информатика, Большие данные
	\|Environment=R, J, Python		\|Environment=R, J, Python
Строка 6:		Строка 6:
	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		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

	https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/DBSCAN-~~Illustration~~.svg/~~960px~~-DBSCAN-~~Illustration~~.svg.png		=== Принцип действия ===
			; https://habr.com/ru/articles/322034/
			# Подходим к случайному человеку из толпы.


			=== Изображение ===
			https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DBSCAN-density-data.svg/500px-DBSCAN-density-data.svg.png

Patarakin: Новая страница: «{{Понятие |Description=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 Ся...»

2026-03-23T05:01:54Z

Новая страница: «{{Понятие |Description=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 Ся...»

Новая страница

{{Понятие
|Description=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[англ.]), 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.
|Field_of_knowledge=Информатика, Большие данные
|Environment=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

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/DBSCAN-Illustration.svg/960px-DBSCAN-Illustration.svg.png