DBSCAN

DBSCAN (ingliskeelsest Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) on tiheduspõhine klasterdusalgoritm, mille lõid Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander ja Xiaowei Xu aastal 1996.^[1]

Algoritm jaotab andmepunktid tiheduse põhjal klastritesse, paigutades piisavalt tihedalt paiknevad andmepunktid samasse klastrisse, samas kui hõredalt paiknevaid punkte loetakse müraks. DBSCAN on üks teadusartiklites enim viidatud klasterdusalgoritme.^[2]

2014. aastal sai algoritm KDD andmekaevekonverentsil SIGKDD auhinna "Test of Time".^[3]

↑ Ester, Martin; Kriegel, Hans-Peter; Sander, Jörg; Xu, Xiaowei (1996). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M. (toim-d). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press. Lk 226–231. CiteSeerX 10.1.1.121.9220. ISBN 1-57735-004-9.
↑ "Archived copy". Originaali arhiivikoopia seisuga 21.04.2010. Vaadatud 7.03.2018.{{cite web}}: CS1 hooldus: arhiivikoopia kasutusel pealkirjana (link) Most cited data mining articles according to Microsoft academic search; DBSCAN is on rank 24.
↑ "2014 SIGKDD Test of Time Award". ACM SIGKDD. 18.08.2014. Vaadatud 7.03.2018.

[dbscan-1] Ester, Martin; Kriegel, Hans-Peter; Sander, Jörg; Xu, Xiaowei (1996). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M. (toim-d). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press. Lk 226–231. CiteSeerX 10.1.1.121.9220. ISBN 1-57735-004-9.

[2] "Archived copy". Originaali arhiivikoopia seisuga 21.04.2010. Vaadatud 7.03.2018.{{cite web}}: CS1 hooldus: arhiivikoopia kasutusel pealkirjana (link) Most cited data mining articles according to Microsoft academic search; DBSCAN is on rank 24.

[3] "2014 SIGKDD Test of Time Award". ACM SIGKDD. 18.08.2014. Vaadatud 7.03.2018.

[1]

[2]

[3]