DBSCAN
Sign in to saveAlso known as Density-based spatial clustering of applications with noise
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. It is a density-based clustering non-parametric algorithm: given a set of points in some space, it groups together points that are closely packed (points with many nearby neighbors), and marks as outliers points that lie alone in low-density regions (those whose nearest neighbors are too far away). DBSCAN is one of the most commonly used and cited clustering algorithms.
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- Hans-Peter Kriegel
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Sources (3)
via Wikidata · CC0
Article · 日本語
DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise）は、1996 年に Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander および Xiaowei Xu によって提案されたデータクラスタリングアルゴリズムである。これはアルゴリズムである。ある空間に点集合が与えられたとき、互いに密接にきっちり詰まっている点をグループにまとめ（多くの隣接点を持つ点、en:Fixed-radius_near_neighbors）、低密度領域にある点（その最近接点が遠すぎる点）を外れ値とする。DBSCAN は最も一般的なクラスタリングアルゴリズムのひとつであり、科学文献の中で最も引用されている。 2014年、このアルゴリズムは主要なデータマイニングカンファレンスの KDD にて、the test of time award（理論および実践にてかなりの注目を集めたアルゴリズムに与えられる賞）を受賞した。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA