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DBSCAN では、コア ポイントは、Eps 内に MinPts を超えるものとして定義されます。

したがって、MinPts = 4 の場合、Eps で合計 5 ポイントのポイントは間違いなくコア ポイントです。Epsで4点(自分も含めて)ある点はどうですか？コアポイントですか、境界ポイントですか？

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境界点は、(DBSCAN では)クラスターの一部ですが、それ自体は密集していません(つまり、コア ポイントではないすべてのクラスター メンバー)。

フォローアップ アルゴリズム HDBSCAN では、境界点の概念が破棄されました。

カンペッロ、RJGB; Moulavi、D。サンダー、J . （2013）。
階層密度推定に基づく密度ベースのクラスタリング。
データベースにおける知識発見に関する第 17 回太平洋アジア会議の議事録、PAKDD 2013。コンピュータ サイエンス 7819 の講義ノート。160. doi:10.1007/978-3-642-37456-2_14

どの州：

私たちの新しい定義は、密度のレベル セットの連結成分 [...] 境界オブジェクトが技術的にレベル セットに属していないため、クラスターの統計的解釈とより一致しています (それらの推定密度はしきい値を下回っています)。

于 2014-11-04T10:08:37.807 に答える
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実際、元の論文を読み直したところ、定義 1 により、コア ポイントが独自の eps 近傍に属しているように見えます。したがって、minPts が 4 の場合、点はその eps 近傍に少なくとも 3 つの他の点を必要とします。

定義 1 で、NEps(p) = {q ∈D | dist(p,q) ≤ Eps}。ポイントがその eps 近傍から除外された場合、NEps(p) = {q ∈D | dist(p,q) ≤ Eps および p != q}. != は「等しくない」です。

これは、図 4 の OPTICS 論文で DBSCAN の著者によっても補強されています。http://fogo.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/OPTICS.pdf

したがって、SciKit の解釈は正しく、Wikipedia の図はhttp://en.wikipedia.org/wiki/DBSCANで誤解を招くと思います

于 2015-02-10T07:05:15.780 に答える