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Impara Implementazione su Dataset Fittizio | DBSCAN
Analisi dei Cluster

bookImplementazione su Dataset Fittizio

Creerai due set di dati per dimostrare i punti di forza di DBSCAN:

  • Moons: due mezze lune intrecciate;

  • Circles: un piccolo cerchio all'interno di un cerchio più grande.

L'algoritmo è il seguente:

  1. Si istanzia l'oggetto DBSCAN, impostando eps e min_samples;

  2. Si adatta il modello ai dati;

  3. Si visualizzano i risultati tracciando i punti dati e colorandoli in base alle rispettive etichette di cluster.

Ottimizzazione degli Iperparametri

La scelta di eps e min_samples influisce notevolmente sul risultato del clustering. Sperimenta con diversi valori per trovare quelli più adatti ai tuoi dati. Ad esempio, se eps è troppo grande, tutti i punti potrebbero finire in un unico cluster. Se eps è troppo piccolo, molti punti potrebbero essere classificati come rumore. È anche possibile scalare le caratteristiche.

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 5. Capitolo 4

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  2. Si adatta il modello ai dati;

  3. Si visualizzano i risultati tracciando i punti dati e colorandoli in base alle rispettive etichette di cluster.

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La scelta di eps e min_samples influisce notevolmente sul risultato del clustering. Sperimenta con diversi valori per trovare quelli più adatti ai tuoi dati. Ad esempio, se eps è troppo grande, tutti i punti potrebbero finire in un unico cluster. Se eps è troppo piccolo, molti punti potrebbero essere classificati come rumore. È anche possibile scalare le caratteristiche.

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