aug 02, 2019
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python dbscan 예제

그러나 다른 거리 메트릭을 사용한다면 모양이 다른 동네가 됩니다. 예를 들어 맨해튼 거리 또는 l1 메트릭을 사용한 경우 두 점 사이의 거리가 d(p1,p2) = |x1 – x2| + |y1 – y2| (||는 절대 값입니다), 그런 다음 이웃은 직사각형 모양을 표시합니다. 새 Python 세션을 사용하여 메모리가 명확하고 작업할 깨끗한 슬레이트가 있습니다. 예를 들어 f(x) = x2 및 c = 4인 경우 Lc(f) = {-2, 2} = f(-2) = (-2)=4= 4및 f(2) = 22 = 4. https://towardsdatascience.com/how-dbscan-works-and-why-should-i-use-it-443b4a191c80 DBSCAN은 인기있는 파이썬 기계 학습 라이브러리 Scikit-Learn에서 구현되며,이 구현은 확장 가능하고 잘 테스트되어 있기 때문에 DBSCAN이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 테두리 포인트: 테두리 점은 핵심 점이 아닌 클러스터의 포인트입니다. 테두리 점에 대한 위의 정의에서 밀도에 도달할 수 있는 용어를 사용했습니다. 나는 아직이 용어를 정의하지 않았지만 개념은 간단하다. 이 개념을 설명하기 위해 epsilon = 0.15로 이웃 예제를 다시 살펴보겠습니다. 점 p의 근문 외부에 있는 점 r(검은색 점)을 고려합니다. 기본적으로 함수가 일부 상수 λ보다 크거나 같은 경우입니다.

DBSCAN(노이즈가 있는 응용 프로그램의 밀도 기반 공간 클러스터링)은 모델 구축 및 기계 학습 알고리즘에 사용되는 인기 있는 자율 학습 방법입니다. 더 나아가기 전에 ”감독되지 않은” 학습 방법이 무엇인지 정의해야 합니다. 자율 학습 방법은 우리가 찾고자하는 명확한 목표 나 결과가없는 경우입니다. 대신 관찰의 유사성을 기반으로 데이터를 함께 클러스터링합니다. 명확히 하기 위해 Netflix를 예로 들어 보겠습니다. 이전에 시청한 이전 프로그램기준 Netflix에서 다음에 시청할 수 있는 프로그램도 추천합니다. 넷플릭스를 시청하거나 넷플릭스에 본 적이있는 사람은 (예, 이 이미지는 내 넷플릭스 계정에서 직접 촬영하고 당신이 최대한 빨리 얻을 제안하기 전에 부끄러운 본 적이없는 경우) 아래의 화면을 보았다.

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