Keywords
Abstract
Mazkur ishda ma’lumotlar to‘plamida mavjud bo‘lgan, bevosita kuzatish orqali aniqlash qiyin bo‘lgan yashirin qonuniyatlarni taqsimot zichligi hamda obyektlar o‘rtasidagi bog‘langanlik munosabatlari asosida aniqlash masalasi ko‘rib chiqiladi.
Obyektlarning ma’lumotlar fazosidagi joylashuvi, lokal zichlik ko‘rsatkichlari va o‘zaro yaqinlik munosabatlaridan foydalanish orqali tabiiy guruhlanishlar, anomal obyektlar va yashirin tuzilmalarni aniqlash yondashuvi muhokama qilinadi. Ushbu yondashuv klasterlash, anomaliyalarni aniqlash va qaror qabul qilish masalalarida qo‘llanishi mumkin.
References
Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 1996, pp. 226–231.
Breunig M. M., Kriegel H.-P., Ng R. T., Sander J. LOF: Identifying Density-Based Local Outliers. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2000, pp. 93–104.
Schubert E., Sander J., Ester M., Kriegel H.-P., Xu X. DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN. ACM Transactions on Database Systems, 2017, 42(3), Article 19.
Игнатьев Н.А., Згуральская Е.Н. Кластерный анализ с применением обучения на основе отношений связанности и плотности распределения // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 68. С. 66–74. DOI: 10.17223/19988605/68/7.