Модуль: DBSCAN: Кластеризация на основе плотности


9. Алгоритм DBSCAN


Как работает DBSCAN (простыми словами)

Шаг 1: Выбираем непосещённую точку

Шаг 2: Считаем её соседей

Шаг 3а: Если соседей >= minPts → начинаем новый кластер

        Добавляем всех соседей в кластер

        Ищем соседей соседей (рекурсивно!)

Шаг 3б: Если соседей < minPts → помечаем как ШУМ (пока)

Шаг 4: Повторяем для всех непосещённых точек


DBSCAN: Пошаговая визуализация

Интерактивная демонстрация алгоритма кластеризации

⚙️ Параметры
eps = 2.0 | minPts = 3 | Условие соседства: d(a, b) eps
 
 
 
Не обработано
 
Текущая
 
Новый сосед
 
Сосед (уже в кластере)
 
Кластер 1
 
Шум ☠️

time 1000 ms
memory 256 Mb

Комментарий учителя