scikit-learn + DBSCAN によるクラスタリング - Qiita
今日は昨日に引き続き SciPy and NumPy Optimizing & Boosting your Python Programming の中から scikit-learn を使った例を軽く説明します。クラスタリングについてはすでに食べられるキノコを見分けるやクラスタリングの結果を再利用するといった記事で説明しましたし scikit-learn によるクラスタリング でも取り扱ってきましたから機械学習の中でもすっかりお馴染みの手法かと思います。 scikit-learn でのクラスタリング ポピュラーな kmeans と比較して多くのデータ点を有するコア点を見つける DBSCAN アルゴリズムは、コアが定義されると指定された半径内内でプロセスは反復します。ノイズを多く含むデータに対して、しばしば kmeans と比較される手法です。 原著においてもこれらの手法を比較し可視化していま
scikit-learnでDBSCAN(クラスタリング) - Qiita
クラスタリングアルゴリズムの一つであるDBSCANの概要や簡単なパラメータチューニングについて， 日本語記事でまとまっているものがないようでしたのでメモしました。 DBSCANの概要は，wikipediaの(雑な)和訳ですのでご容赦ください。 DBSCANとは Density-based spatial clustering of applications with noiseの略 クラスタリングアルゴリズムの一つ アルゴリズムの概要 1.点を３つに分類する Core点 : 半径ε以内に少なくともminPts個の隣接点を持つ点 Reachable点(border点):半径ε以内にminPts個ほどは隣接点がないが，半径ε以内にCore pointsを持つ点 Outlier : 半径ε以内に隣接点がない点 2.Core点の集まりからクラスタを作成し，Reachable点を各クラスタに割り当て
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