Machine learning
DBSCAN
DBSCAN هي خوارزمية تجميع عنقودي قائمة على الكثافة، قدمها إستر وكريغل وساندر وكسو في عام 1996، وتقوم بتجميع النقاط الواقعة في مناطق كثيفة وتصنيف النقاط في المناطق المتفرقة كضوضاء. وهي فعالة مع البيانات الصاخبة ومع العناقيد ذات الأشكال غير المنتظمة وغير الكروية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
المصادر
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of the 2nd KDD, 226–231. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/dbscan
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التجميع الهرميتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)تعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
تجميع الانتشار التقاربيبيرششرح خوارزمية DBSCAN القابلة للتفسيرشرح خوارزمية تجميع المتوسطات كيه (Explainable K-Means)نموذج الرسوم البيانية العشوائية الأسية (ERGM / p*)نموذج الخليط الغاوسي (Gaussian Mixture Model)HDBSCANالتجميع الهرميتجميع K-meansعامل الشذوذ المحلي (LOF)Mean ShiftDBSCAN عبر الإنترنتOnline HDBSCANطريقة K-means الفورية (Online K-means)البصرياتخوارزمية HDBSCAN المعززة (Robust HDBSCAN)الوسيط كيه-مينز القوي (Robust k-means)DBSCAN ذاتي الإشرافدي بي إس كان شبه المُشرف عليهالتجميع الهرمي الكثافي شبه المُشرف عليه (Semi-supervised HDBSCAN)توسيع K-means القياسي للتجميع العنقودي عن طريق دمج إشراف جزئيالتجميع الطيفي (Spectral Clustering)نموذج الكتل العشوائية (Stochastic Block Model