DBSCAN - définition. Qu'est-ce que DBSCAN
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  • exemples d'utilisation (plusieurs phrases avec traduction)
  • étymologie

Qu'est-ce (qui) est DBSCAN - définition


DBSCAN         
  • ε}} radius contain at least 4 points (including the point itself). Because they are all reachable from one another, they form a single cluster.

Points B and C are not core points, but are reachable from A (via other core points) and thus belong to the cluster as well. Point N is a noise point that is neither a core point nor directly-reachable.
  • DBSCAN can find non-linearly separable clusters. This dataset cannot be adequately clustered with k-means or Gaussian Mixture EM clustering.
DATA CLUSTERING ALGORITHM
Dbscan; Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise; HDBSCAN
Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) is a data clustering algorithm proposed by Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander and Xiaowei Xu in 1996.