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DBSCAN
Algorithme de partitionnement de données basé densité / De Wikipedia, l'encyclopédie encyclopedia
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DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise) est un algorithme de partitionnement de données proposé en 1996 par Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander et Xiaowei Xu[1]. Il s'agit d'un algorithme fondé sur la densité dans la mesure qui s’appuie sur la densité estimée des clusters pour effectuer le partitionnement.
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Faits en bref Type, Inventeur ...
DBSCAN
Les points A sont les points déjà dans le cluster. Les points B et C sont atteignables depuis A et appartiennent donc au même cluster. Le point N est une donnée aberrante puisque son epsilon voisinage ne contient pas de points dont l'epsilon voisinage contient MinPts points ou plus.
Type |
Algorithme de partitionnement de données (d) ![]() |
---|---|
Inventeur |
Hans-Peter Kriegel (en) ![]() |
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