Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey of Some Density Based Clustering Techniques

論文の概要: A Survey of Some Density Based Clustering Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09256v1
Date: Thu, 15 Jun 2023 16:32:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 13:58:15.246948
Title: A Survey of Some Density Based Clustering Techniques
Title（参考訳）: 密度に基づくクラスタリング手法の検討
Authors: Rupanka Bhuyan and Samarjeet Borah
Abstract要約: 密度ベースのクラスタリングは、データセットから未知のパターンを抽出するためにデータマイニングで使用されるクラスタリングの一種である。 DBSCAN、OPTICS、DENCLUE、VDBSCAN、DVBSCAN、DBCLASD、ST-DBSCANなどの密度ベースのクラスタリング手法がある。これらの手法の研究は、それらの特性、利点、欠点とともに行われ、最も重要なのは、有用かつ適切なパターンをマイニングするために異なるタイプのデータセットに適用可能であることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Density Based Clustering are a type of Clustering methods using in data mining for extracting previously unknown patterns from data sets. There are a number of density based clustering methods such as DBSCAN, OPTICS, DENCLUE, VDBSCAN, DVBSCAN, DBCLASD and ST-DBSCAN. In this paper, a study of these methods is done along with their characteristics, advantages and disadvantages and most importantly, their applicability to different types of data sets to mine useful and appropriate patterns.
Abstract（参考訳）: 密度ベースのクラスタリングは、データセットから未知のパターンを抽出するためにデータマイニングで使用されるクラスタリングの一種である。 DBSCAN、OPTICS、DENCLUE、VDBSCAN、DVBSCAN、DBCLASD、ST-DBSCANなどの密度ベースのクラスタリング手法がある。本稿では,これらの手法について,その特性,長所,短所,そして最も重要な点として,有用かつ適切なパターンをマイニングするための異なる種類のデータセットへの適用性について検討する。

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