Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Challenge: Using DBSCAN Clustering to Detect Outliers | Machine Learning Techniques
Data Anomaly Detection

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

book
Challenge: Using DBSCAN Clustering to Detect Outliers

Tehtävä

Swipe to start coding

Now, you will apply the DBSCAN clustering algorithm to detect outliers on a simple Iris dataset.
You have to:

  1. Specify the parameters of the DBScan algorithm: set eps equal to 0.35 and min_samples equal to 6.
  2. Fit the algorithm and provide clustering.
  3. Get outlier indexes and indexes of normal data. Pay attention that outliers detected by the algorithm have a -1 label.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 2
single

single

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

book
Challenge: Using DBSCAN Clustering to Detect Outliers

Tehtävä

Swipe to start coding

Now, you will apply the DBSCAN clustering algorithm to detect outliers on a simple Iris dataset.
You have to:

  1. Specify the parameters of the DBScan algorithm: set eps equal to 0.35 and min_samples equal to 6.
  2. Fit the algorithm and provide clustering.
  3. Get outlier indexes and indexes of normal data. Pay attention that outliers detected by the algorithm have a -1 label.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

some-alt