Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (DBSCAN) – это метод Обучения без учителя (Unsupervised Learning), при котором группируем точки Наблюдений (Observation) на основе определенных характеристик в Кластеры (Cluster) произвольной формы: На изображении выше есть точки данных, расположенные в виде концентрических кругов. Мы видим три различных плотных кластера в виде концентрических кругов с некоторым Шумом (Noise). Мы запустили Метод K-средних (K-Means) и получили четыре кластера...

📌 Больше полезных статей по информатике и программированию вы можете найти у нас на сайте. 📢 Следить за новостями мира информатики, а также общаться, делиться впечатлениями и готовиться к экзаменам лучше вместе, в нашем Telegram-канале. В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом кластеризации k-средних. Мы узнали, как алгоритм шаг за шагом разбивает данные на группы, как важен правильный выбор количества кластеров и начальных центроидов, и с какими ограничениями приходится сталкиваться при его использовании...