HDBSCAN
HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) एक घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिथम है जिसे 2013 में Campello, Moulavi, और Sander द्वारा प्रस्तुत किया गया था। यह सभी घनत्व पैमानों पर घनत्व-आधारित क्लस्टर के एक पूर्ण पदानुक्रम का निर्माण करके और फिर एक स्थिर समतल विभाजन निकालकर DBSCAN का विस्तार करता है, जिससे यह उन डेटासेट के लिए मजबूत बनता है जहाँ क्लस्टर घनत्व क्षेत्रों में काफी भिन्न होते हैं।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/hdbscan
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.
Compare side by side →