Разница между CURE Clustering и DBSCAN Clustering

Опубликовано: 23 Июля, 2021

Кластеризация - это метод, используемый в обучении без учителя, при котором образцы данных группируются в кластеры на основе сходства присущих им свойств. Кластеризацию также можно определить как метод объединения элементов данных, которые в чем-то похожи. Элементы данных, принадлежащие одним и тем же кластерам, чем-то похожи друг на друга, в то время как элементы данных, принадлежащие разным кластерам, не похожи.

CURE (кластеризация с использованием представителей) и DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности) - это алгоритмы кластеризации, используемые в обучении без учителя. CURE - это метод кластеризации на основе иерархии, а DBSCAN - метод кластеризации на основе плотности.

Вот некоторые различия между CURE и DBSCAN:

S.No.	CURE Кластеризация	Кластеризация DBSCAN
1.	CURE Clustering означает кластеризацию с использованием кластеризации представителей.	DBSCAN Clustering означает пространственную кластеризацию приложений на основе плотности с кластеризацией шума.
2.	Это метод кластеризации на основе иерархии.	Это метод кластеризации на основе плотности.
3.	Обработка шума при кластеризации CURE неэффективна.	Обработка шума при кластеризации DBSCAN эффективна.
4.	Алгоритм: Нарисуйте случайную выборку. Разбейте случайную выборку. Частично кластеризуйте раздел. Выбросы выявляются и устраняются. Полученные частичные кластеры объединяются в кластеры. Промаркируйте результат на хранении.	Алгоритм: Все точки выборки данных помечены как основные точки, граничные точки или точки шума. Точки шума устранены. Связаны все основные точки, лежащие в непосредственной близости друг от друга. Связанные друг с другом основные точки сгруппированы в отдельный кластер. Каждому кластеру присваиваются пограничные точки.
5.	Он может позаботиться о многомерных наборах данных.	Он не работает должным образом для крупномерных наборов данных.
6.	Различная плотность точек данных не имеет значения в алгоритме кластеризации CURE.	Это не работает должным образом, если точки данных имеют разную плотность.

CURE Архитектура:

Архитектура DBSCAN:

Eps : радиус круга
minPts : Это минимальное количество. точек, которые должны находиться в непосредственной близости от eps.

Машинное обучение Technical Scripter Разница между

Разница между CURE Clustering и DBSCAN Clustering

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ