2016-08-05 5 views
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필자는 한 종이에 소개 된 kdist 플롯을 시도하여 무릎 거리를 사용하여 엡실론을 설정했습니다. 그러나 그 결과는 만족스럽지 못했습니다. WEKA를 사용하여 DBSCAN을 구현하지만 항상 하나의 클러스터 만 리턴합니다. 누구든지 조언을 해 줄 수 있습니까?DBSCAN의 매개 변수를 결정하는 방법은 무엇입니까?

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결과와 원하는 결과에 대해 더 구체적으로 설명하십시오. –

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원본 연구 논문에서 이미 제안 된 알고리즘을 사용하지 않음으로써 DBSCAN에 대한 [eps 추정]의 가능한 복제본 (http://stackoverflow.com/questions/30325591/eps-estimation-for-dbscan-by-not-using-the - 이미 제안 된 알고리즘 - 또는 -) –

답변

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k-dist 플롯에 무릎이 1 개 이상있는 경우에 발생할 수 있습니다 (데이터 집합에 밀도가 다른 클러스터가 포함되어있을 때 발생할 수 있으며 고밀도 클러스터가 저밀도 클러스터에 중첩되어있을 때 발생하는 결과입니다).).

해결책은 다음 무릎을 검색하고 이미 찾은 핵심 포인트에 알고리즘을 다시 적용하는 것입니다.

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