Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Implementatie op Dummy Dataset | Dbscan
Clusteranalyse

bookImplementatie op Dummy Dataset

Je maakt twee datasets aan om de sterke punten van DBSCAN te demonstreren:

  • Moons: twee in elkaar grijpende halve cirkels;

  • Circles: een kleine cirkel binnen een grotere cirkel.

Het algoritme verloopt als volgt:

  1. Het aanmaken van het DBSCAN-object, waarbij eps en min_samples worden ingesteld;

  2. Het model wordt op de data getraind;

  3. Visualisatie van de resultaten door de datapunten te plotten en deze te kleuren op basis van hun toegewezen clusterlabels.

Afstemmen van hyperparameters

De keuze van eps en min_samples heeft een aanzienlijke invloed op het clusteringresultaat. Experimenteer met verschillende waarden om te bepalen wat het beste werkt voor jouw data. Bijvoorbeeld, als eps te groot is, kunnen alle punten in één cluster terechtkomen. Als eps te klein is, kunnen veel punten als ruis worden geclassificeerd. Je kunt ook de features schalen.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 4

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookImplementatie op Dummy Dataset

Veeg om het menu te tonen

Je maakt twee datasets aan om de sterke punten van DBSCAN te demonstreren:

  • Moons: twee in elkaar grijpende halve cirkels;

  • Circles: een kleine cirkel binnen een grotere cirkel.

Het algoritme verloopt als volgt:

  1. Het aanmaken van het DBSCAN-object, waarbij eps en min_samples worden ingesteld;

  2. Het model wordt op de data getraind;

  3. Visualisatie van de resultaten door de datapunten te plotten en deze te kleuren op basis van hun toegewezen clusterlabels.

Afstemmen van hyperparameters

De keuze van eps en min_samples heeft een aanzienlijke invloed op het clusteringresultaat. Experimenteer met verschillende waarden om te bepalen wat het beste werkt voor jouw data. Bijvoorbeeld, als eps te groot is, kunnen alle punten in één cluster terechtkomen. Als eps te klein is, kunnen veel punten als ruis worden geclassificeerd. Je kunt ook de features schalen.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 4
some-alt