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3.15 DBSCAN. - Coggle Diagram
3.15 DBSCAN.
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Proceso de DBSCAN
Identificación de Puntos de Núcleo: Para cada punto en el conjunto de datos, identificar los puntos dentro del radio ε.
Expansión de Clústeres: Si un punto es un punto de núcleo, crear un nuevo clúster y expandirlo agregando todos los puntos vecinos que también son puntos de núcleo o puntos de borde.
Repetición: Repetir el proceso para todos los puntos no visitados hasta que todos los puntos estén etiquetados como parte de un clúster o como ruido.
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DBSCAN es un algoritmo de clustering basado en densidad que puede encontrar clústeres de forma arbitraria y marcar como ruido los puntos aislados. Es especialmente útil para identificar clústeres en conjuntos de datos con formas y tamaños irregulares, y no requiere especificar el número de clústeres de antemano.