Implementatie 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:
-
Het aanmaken van het
DBSCAN
-object, waarbijeps
enmin_samples
worden ingesteld; -
Het model wordt op de data getraind;
-
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.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Implementatie 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:
-
Het aanmaken van het
DBSCAN
-object, waarbijeps
enmin_samples
worden ingesteld; -
Het model wordt op de data getraind;
-
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.
Bedankt voor je feedback!