Реалізація на Тестовому Наборі Даних
Ви створите два набори даних для демонстрації переваг DBSCAN:
- Moons: дві переплетені півкола;
- Circles: мале коло всередині більшого кола.
Алгоритм виглядає наступним чином:
- Ініціалізація об'єкта
DBSCANіз заданими параметрамиepsтаmin_samples; - Навчання моделі на ваших даних;
- Візуалізація результатів шляхом побудови точок даних з розфарбуванням відповідно до призначених кластерних міток.
Налаштування гіперпараметрів
Вибір значень eps та min_samples суттєво впливає на результат кластеризації. Експериментуйте з різними значеннями, щоб знайти оптимальні для ваших даних. Наприклад, якщо eps занадто велике, всі точки можуть опинитися в одному кластері. Якщо eps занадто мале, багато точок можуть бути класифіковані як шум. Також можна масштабувати ознаки.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 3.23Реалізація на Тестовому Наборі Даних
Свайпніть щоб показати меню
Ви створите два набори даних для демонстрації переваг DBSCAN:
- Moons: дві переплетені півкола;
- Circles: мале коло всередині більшого кола.
Алгоритм виглядає наступним чином:
- Ініціалізація об'єкта
DBSCANіз заданими параметрамиepsтаmin_samples; - Навчання моделі на ваших даних;
- Візуалізація результатів шляхом побудови точок даних з розфарбуванням відповідно до призначених кластерних міток.
Налаштування гіперпараметрів
Вибір значень eps та min_samples суттєво впливає на результат кластеризації. Експериментуйте з різними значеннями, щоб знайти оптимальні для ваших даних. Наприклад, якщо eps занадто велике, всі точки можуть опинитися в одному кластері. Якщо eps занадто мале, багато точок можуть бути класифіковані як шум. Також можна масштабувати ознаки.
Дякуємо за ваш відгук!
