Thuật toán DBSCAN

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu và nắm bắt các thuật toán cơ bản về phân cụm cũng như phân cụm nửa giám sát. Các thuật toán K-Means, DBSCAN, GC, Seed K-Means, SSDBSCAN, SSGC đã được trình bày trong luận văn. Hiểu được bản chất của quá trình phân cụm, các khó khăn thách thức đối với bài toán phân cụm và các nghiên cứu về phân cụm nửa giám sát trong thời gian gần đây. Mời các bạn cùng tham khảo!

57p heavysweetness 04-08-2021 34 7   Download

Thuật toán DBSCAN do Martin Ester và các tác giả khác đề xuất là thuật toán gom tụm dựa trên mật độ, hiệu quả với cơ sở dữ liệu lớn, có khả năng xử lý nhiễu. Ý tưởng chính của thuật toán là vùng lân cận mỗi đối tượng trong một cụm có số đối tượng lớn hơn ngưỡng tối thiểu. Hình dạng vùng lân cận phụ thuộc vào hàm khoảng cách giữa các đối tượng (nếu sử dụng khoảng cách Manhattan trong không gian......

7p khanh1103 23-11-2012 797 54   Download