Метод кластеризации на основе анализа плотности точек
Автор: Пугачев А.И.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 3-1 (102), 2025 года.
Бесплатный доступ
В данной статье рассматривается новый метод кластеризации множества точек, основанный на анализе их плотности. В отличие от известного метода DBSCAN в данном методе поиск оптимального значения радиуса круга, в пределах которого для каждой точки рассматриваются соседние для отнесения их к одному кластеру, выполняется расчетным путем на основе исходного набора данных. Это позволяет исключить подбор значения радиуса экспериментальным путем. Приведена программная реализация метода. Приведены результаты исследования кластеризации для нескольких наборов данных с разной плотностью точек.
Множество точек, плотность точек, кластер, метод k-средних, метод кластеризации на основе анализа плотности, минимальное число точек, радиус круга, ближайшие точки
Короткий адрес: https://sciup.org/170210040
IDR: 170210040 | DOI: 10.24412/2500-1000-2025-3-1-231-236
Clustering method based on point density analysis
This article discusses a new clustering method for a set of points based on an analysis of their density. Unlike the well-known DBSCAN method, in this method, the search for the optimal value of the radius of the circle, within which neighboring points are considered for each point to assign them to the same cluster, is performed computationally based on the initial data set. This makes it possible to exclude the selection of the radius value experimentally. A software implementation of the method is given. The results of a clustering study for several datasets with different point densities are presented.
