Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Ключевые слова: parameters, clusters, density, dimensionality, optimization, parallelization, scalability, computational complexity, параметры, кластеры, плотность, размерность, оптимизация, параллелизация, масштабируемость, вычислительная сложность
Аннотация: The paper provides a comprehensive analysis of the problems associated with the use of density-based data clustering methods. HDDSCAN. HDBSCAN. OPTICS. and DENCLUE methods offer significant advantages over traditional approaches. especially in detecting clusters of arbitrary shape and noise extraction. The specific disadvantages ofПоказать полностьюeach of the listed methods are analyzed. practical solutions and approaches to their mitigation are proposed. В работе проводится всесторонний анализ проблем. связанных с применением методов кластеризации данных на основе плотности. Методы DBSCAN. HDBSCAN. OPTICS и DENCLUE предлагают значительные преимущества по сравнению с традиционными подходами. особенно в обнаружении кластеров произвольной формы и выделении шума. Анализируются конкретные недостатки каждого из перечисленных методов. предлагаются практические решения и подходы к их смягчению.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 24
Номера страниц: 311-313
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"