Как размер окрестности влияет на качество кластеризации в алгоритмах самоорганизации?

Размер окрестности влияет на качество кластеризации в алгоритмах самоорганизации, в частности в плотностных алгоритмах, таких как DBSCAN. cyberleninka.ru cartetika.ru

Фиксированный размер окрестности может быть неудобен, так как при высокой плотности объектов расстояние должно уменьшаться, а при низкой плотности — увеличиваться до некоторого предела. cyberleninka.ru Если использовать фиксированную окрестность, есть вероятность, что не получится соединиться с точками, которые расположены достаточно близко, но дальше рассчитанного порога. cyberleninka.ru В результате кластеры будут состоять из малого количества близко расположенных точек. cyberleninka.ru

Динамический выбор размера окрестности, исходя из текущей плотности расположения точек, может улучшить качество кластеризации. cyberleninka.ru

Например, в алгоритме DBSCAN, если расстояние между любыми двумя точками меньше или равно заданному радиусу, эти точки считаются соседними. cartetika.ru При определённых параметрах кластеры имеют более чёткую форму, так как часть точек попадает в выбросы. cartetika.ru

Таким образом, выбор размера окрестности зависит от структуры имеющихся данных и плотности расположения объектов. cyberleninka.ru