101
правка
Изменения
→DBSCAN
'''Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами''' (англ. Density-based spatial clustering of applications with noise, '''DBSCAN''')
Основная идея метода основана на плотности пространства: если дан заключается в том, что алгоритм разделит заданный набор точек в некотором пространстве, то алгоритм сгруппирует вместе все точкина группы точек, которые лежат друг от друга на малом расстоянии. Объекты, которые лежат отдельно от скоплений с большой плотностью, будут помечены как шумовые.
На вход алгоритму подаётся набор точек, параметры <tex>\epsilon</tex> (радиус окружности) и <tex>m</tex> (минимальное число точек в окрестности). Для выполнения кластеризации потребуется поделить точки на четыре вида: основные точки, прямо достижимые, достижимые и шумовые.
