HDBSCAN
HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est un algorithme de clustering basé sur la densité, introduit par Campello, Moulavi et Sander en 2013. Il étend DBSCAN en construisant une hiérarchie complète de clusters basés sur la densité à travers toutes les échelles de densité, puis en extrayant une partition plate stable, ce qui le rend robuste aux jeux de données où les densités de clusters varient substantiellement d'une région à l'autre.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/hdbscan
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- DBSCANApprentissage automatique↔ compare
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- Spectral ClusteringApprentissage automatique↔ compare
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