#34. Алгоритм кластеризации DBSCAN | Машинное обучение

preview_player
Показать описание
Принцип работы алгоритма кластеризации DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise). Выделение корневых, граничных и шумовых объектов выборки. Реализация алгоритма на Python. Преимущества алгоритма DBSCAN.

Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

Великолепная подача материала! Как бы хотелось, чтобы у нас все преподаватели так доступно излагали сложные знания!

romans
Автор

Сергей, спасибо Вам. Очень нравится указание плюсов/минусов, примеры практического применения

Regina_in_youtube
Автор

Спасибо большое за материал. Делайте еще!

alexandercherkashin
Автор

Лайк за видео ) Очень хотелось бы посмотреть разбор нечеткой кластеризации (C-means)

derfffb_boore
Автор

Здравствуйте, там есть алгоритм который наследуется от DBSCAN, называется OPTICS, там тоже очень интересная задумка, ну и он более точный.
Кст огромное спасибо за видео, очень интересно)
Я сам работаю аналитиком, и Ваши видео очень помогают разобраться в механизме самих методов, что на практике очень сильно помогает подобрать правильную модель для решения той или иной задачи)

toxik
Автор

@selfedu По многим другим урокам (в классификации) не хватает программ-примеров, как здесь. И я понимаю, что курс теоретический, но стоило бы также дополнить каждый урок маленьким примером с использованием готового библиотечного решения из sklearn и т.п., чтобы не изобретать/искать велосипед. Спасибо!

YbisZX
Автор

А почему для трансдуктивной кластеризации не используют деревья решений?

shapovalentine
Автор

подскажи ..а данные перед подачей в DBSCAN, надо нормировать ?

titlov
Автор

Мне кажется, или после строки 6 и в 9 строке псевдокода должно быть отмечено, что объекты x и x' соответственно помечаются как корневые? Без этого алгоритм зациклится...

yblccnd
Автор

Здравствуйте, я так понимаю вы преподаватель в университете ? Вы читаете этот материал студентам? Если да, может у вас есть задания, которыми обычно сопровождается этот материал или вы посоветуете, где черпать задачи, чтобы закреплять это на практике?

girrra