August 2, 2019 Comments(0) Uncategorized

    r dbscan 예제

    예를 들어, 은하의 중심에서 가져온 이미지를 보여주는 그림 2를 생각해 보십시오. 이 이미지는 천문학적 인 그림에서 노이즈의 병리학 적 예로 구성됩니다. 다음은 이 이미지에서 천체를 추출하는 방법론이다. 밀도 기반 클러스터링에는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 인기 있는 것은 클러스터의 일정한 밀도를 가정하는 DBSCAN(노이즈가 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링), 다양한 밀도를 허용하는 OPTICS(클러스터링 구조를 식별하기 위한 순서 포인트) 및 “평균 시프트”입니다. 이 연습 세트는 DBSCAN 메서드를 사용하기 위한 기본 기술을 다루며, 그 결과를 실루엣 분석을 통해 k-means 클러스터링 알고리즘의 결과와 비교할 수 있습니다. 이 집합을 설치하려면 패키지 dbscan, 클러스터 및 factoextra가 필요합니다. 이 연습에서는 R과 함께 제공되는 홍채 데이터 세트와 캘리포니아 대학교 어바인(UCI) 기계 학습 리포지토리의 도매 고객 데이터 세트를 사용합니다(여기에서 다운로드). 연습에 대한 답변은 여기에서 확인할 수 있습니다. 함수 print.dbscan()은 시드 및 테두리 점인 클러스터에 속하는 점 수에 대한 통계를 보여 주는 기능입니다.

    참고: 패키지 fpc를 사용할 때 dbscan::dbscan을 사용하여 이 구현을 호출합니다. mhahsler /dbscan에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? kd-tree를 사용하여 DBSCAN(노이즈가 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링) 클러스터링 알고리즘을 빠르게 다시 구현합니다. 구현 속도가 훨씬 빠르며 더 큰 데이터 세트로 작업한 다음 fpc에서 dbscan을 사용할 수 있습니다. fpc::dbscan() 및 dbscan::dbscan()를 사용하여 DBSCAN을 계산합니다. 2개의 패키지가 설치되어 있는지 확인: 공간 관련 데이터를 클러스터링하기 위한 광범위한 기술이 제안되었지만, 이러한 패키지에 의해 지정된 기존의 클러스터링 알고리즘 중 상당수는 여러 가지 단점을 겪습니다. 첫째, k-means를 기반으로 한 k-분할에 기초한 기술은 볼록한 모양의 방식으로 구성된 클러스터로 제한됩니다. 대부분의 데이터베이스에는 다양한 모양의 클러스터가 있으므로(그림 1) 기존의 k 분할 알고리즘은 만족스러운 결과를 생성하지 못합니다. 둘째, 대부분의 기술은 최상의 입력 매개 변수를 결정하기 위해 데이터베이스(도메인 지식)에 대한 사전 지식이 필요합니다. 예를 들어 k-means는 예상되는 클러스터 k의 수를 입력으로 사용합니다.

    많은 실제 데이터베이스에는 사전 도메인 지식이 없으므로 추측을 기반으로 매개 변수 값을 선택하면 불완전하고 바람직하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 마지막으로 대부분의 기술은 확장할 수 없으므로 수십만 개의 요소로 구성된 대규모 데이터베이스에 사용할 수 없습니다. 대부분의 기술은 다항식 런타임 복잡성 클래스에 속하는 알고리즘을 파생하지만, 수백만 또는 수십억 개의 요소와 같은 거대한 데이터베이스에 적용될 때 비용이 엄청나게 커질 수 있습니다. 다음 예제에서는 fpc 패키지를 사용합니다. 함수의 단순화된 형식은 다음과 같습니다: 다음 예제에서는 시뮬레이션된 다중 쉐이프 데이터 [사실상 추가 패키지]를 사용합니다. 또한 fpc 패키지에 비해 DBSCAN 알고리즘을 더 빠르게 다시 구현할 수 있는 패키지 dbscan을 사용할 수도 있습니다. 함수 dbscan() [fpc 패키지] 또는 dbscan(dbscan 패키지에서)을 사용할 수 있습니다. 함수 predict.dbscan (개체, 데이터, newdata) [fpc 패키지에서] newdata의 점에 대 한 클러스터를 예측 하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서(?predict.dbscan)를 참조하십시오. 함수 kNNdistplot() [dbscan 패키지에서]는 k-distance 플롯을 그리는 데 사용할 수 있습니다: dbscan_fast 예측에 대한 #S3 메서드(개체, newdata = NULL, 데이터, …) 함수 plot.dbscan()은 코어 점(예: 시드 점) 및 테두리 점에 대해 서로 다른 점 기호를 사용합니다.