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CLUSTERING - Coggle Diagram
CLUSTERING
Algoritmo DBSCAN
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Un punto es considerado un punto núcleo si al menos un número especificado de los puntos vecinos caen en el radio específico
Un punto borde es un punto que tiene menos vecinos, pero recae con el radio del punto núcleo
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Qué es
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Los elementos en el mismo cluster son más similares entre ellos mismos que los que se encuentran en otro cluster
Técnica que permite encontrar grupos de objetos similares que se relacionan más entre ellos que con otros
Desventajas
Requiere que se especifiquen dos parámetros clave, el radio y el número mínimo de puntos dentro de un radio
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Tiende a ser sensible al ruido y a los valores atípicos, especialmente cuando el radio y los puntos mínimos no están bien ajustados
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Ventajas
No asume que los clusters tienen una forma esférica como en k-means. No necesariamente asigna cada punto a un cluster pero es capaz de remover puntos de ruido