HDBSCAN
HDBSCAN (Agrupamiento Jerárquico Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido) es un algoritmo de agrupamiento basado en densidad introducido por Campello, Moulavi y Sander en 2013. Extiende DBSCAN construyendo una jerarquía completa de agrupamientos basados en densidad en todas las escalas de densidad y luego extrayendo una partición plana estable, lo que lo hace robusto a conjuntos de datos donde las densidades de los agrupamientos varían sustancialmente entre regiones.
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Fuentes
- Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., & Sander, J. (2013). Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates. In J. Pei et al. (Eds.), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. PAKDD 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7819 (pp. 160–172). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-642-37456-2_14 ↗
- Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., Zimek, A., & Sander, J. (2015). Hierarchical Density Estimates for Data Clustering, Visualization, and Outlier Detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 10(1), Article 5. DOI: 10.1145/2733381 ↗
- McInnes, L., Healy, J., & Astels, S. (2017). hdbscan: Hierarchical density based clustering. Journal of Open Source Software, 2(11), 205. DOI: 10.21105/joss.00205 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/hdbscan
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- DBSCANAprendizaje automático↔ compare
- ÓPTICAAprendizaje automático↔ compare
- Agrupamiento EspectralAprendizaje automático↔ compare
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