DBSCAN: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) 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...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показана 1 промежуточная версия этого же участника) | |||
| 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 | |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/ | === Принцип действия === | ||
; https://habr.com/ru/articles/322034/ | |||
=== Изображение === | |||
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DBSCAN-density-data.svg/500px-DBSCAN-density-data.svg.png | |||
Текущая версия от 08:08, 23 марта 2026
| 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
Изображение
