HDBSCAN
HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) é um algoritmo de agrupamento baseado em densidade introduzido por Campello, Moulavi e Sander em 2013. Ele estende o DBSCAN construindo uma hierarquia completa de agrupamentos baseados em densidade em todas as escalas de densidade e, em seguida, extraindo uma partição plana estável, tornando-o robusto para conjuntos de dados onde as densidades dos agrupamentos variam substancialmente entre as regiões.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/hdbscan
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