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Robust HDBSCAN
Robust HDBSCAN(HDBSCAN*)은 원본 HDBSCAN 알고리즘을 확장하여 노이즈, 이상치 및 다양한 밀도의 클러스터를 보다 안정적으로 처리하는 견고한 단일 연결(single-linkage) 프레임워크를 제공합니다. Campello et al. (2015)에 의해 소개된 이 알고리즘은 사용자가 클러스터 수를 미리 지정할 필요 없이, 모든 밀도 기반 계층 구조를 안정적인 평면 클러스터링으로 변환하는 동시에 노이즈 포인트를 명시적으로 모델링합니다.
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출처
- 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), 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/robust-hdbscan
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