Machine learning
HDBSCAN
HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）は、2013年にCampello、Moulavi、Sanderによって導入された密度ベースのクラスタリングアルゴリズムです。これは、すべての密度スケールにわたる密度ベースクラスタの完全な階層を構築し、その後安定したフラットパーティションを抽出することでDBSCANを拡張したもので、クラスタ密度が領域間で大きく変動するデータセットに対してロバストです。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/hdbscan
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