sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "dbscan".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
DBSCAN metoda najprej naključno izbere objekt, nato začne s pregledovanjem okolice izbranega objekta.
DBSCAN dobro deluje tudi pri kompleksnih oblikah rojev, šum na rezultate nima velikega vpliva.
DBSCAN deluje tako, da najprej izbere naključno točko, ki ima v svoji bližini (tj. znotraj epsilona) najmanj predhodno določeno minimalno število sosedov.
DBSCAN algoritem uporabljamo za odkrivanje kompleksnih struktur gruč.
DBSCAN s pravimi parametri daje skoraj popolne rezultate, vendar je počasen.
DBSCAN je, kot pove že njegovo ime, osnovan na razlikah v gostoti znotraj gruč in v prostoru med njimi.
DBSCAN je tako najbolj primeren od vseh hierarhičnih algoritmov.
DBSCAN je od vseh najpočasnejši, zato bomo tudi pri njem prisiljeni uporabljati približke za veliko število podatkov.
DBSCAN ga lahko nadomesti, kadar potrebujemo natančnejšo analizo in imamo na voljo dovolj računalniškega časa.
DBSCAN zahteva nastavitev treh parametrov: metrika razdalje, minPts in ε (glej poglavje 3.1.6.3).
Po odstranjevanju točk osamelcev z metodo DBSCAN je bilo z vektorji značilk doseženo tvorjenje bolj razločljivih gruč kot s prvotnimi vektorji značilk.
Ostanejo nam hierarhično združevanje na podlagi posameznega povezovanja (hierar_min), hierarhično združevanje na podlagi povprečnih razdalj znotraj gruče (hierar_avg) in DBSCAN.
Za določene kategorije tehnika DBSCAN najde več kot eno skupino, prav tako pa za nekatere kategorije sploh ne dobimo svoje skupine.
Metoda DBSCAN temelji na rojenju podatkov na podlagi njihove lokalne gostote, pri čemer je število rojev poljubno in je samodejno določeno.
Evklidsko metriko smo si ogledali že v prejšnjem poglavju, kjer smo si s pomočjo slik ogledali, kako DBSCAN algoritem sploh deluje.
Uporabil je DBSCAN algoritem za izločanje šumov v podatkih, s čimer je dobil le pomembne podaje za vzorce v igri.
Ta kriterij precej vpliva na rezultat gručenja samo pri metodi DBSCAN, ne pa pri ostalih metodah, pri katerih je redundanten.
Preostala dva najbolj informativna kriterija sta pri metodi s k-medoidi oba distribucijsko-skladenjske narave, pri gručenju DBSCAN pa oblikoslovna.
Opisana metoda razgradnje slike s pomočjo postopka DBSCAN ločuje območja delcev na podlagi gradientov in intenzitete slikovnih elementov na sliki.
Iz rezultatov je razvidno, da lahko zavržemo hipotezo enakosti verjetnostne porazdelitve velikosti debelih gruč metode DBSCAN in metode hierarhičnega gručenja.