THE 3 rd INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCES OF STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS dedicated to the 99
th
anniversary of the National Leader of Azerbaijan Heydar Aliyev
133
Üstünlükl ə ri Kənaraçıxmaları (outliers) aşkar edə bilir, ixtiyari formalı klaster əmələ
gətirə bilir, işləmə prosesi sürətlidir, burada klasterlərin sayını əvvəlcədən
müəyyən etməyə ehtiyac yoxdur.
Çat ı ş mazl ı qlar ı Verilənlər bazası dəyişən sıxlığı malikdirsə, klasterləri effektiv şəkildə
tapa bilmir.
OPTICS klasterləşdirmə alqoritminin əsas ideyası, müəyyən bir klaster
yaratmaq deyil,
𝐸𝑝𝑠
məsafəli hər klaster üçün sıxlığa əsaslanan klasterləşdir-
məyə görə verilənlər bazasındakı nöqtələrdən ibarət yeni bir klaster sırala-
ması yaratmaqdır.
Üstünlükl ə ri Verilənlər dəyişkən sıxlığa malik olduğu halda, effektiv klasterlərin tapıl-
ması problemini aradan qaldırır, obyektləri müəyyən bir sırayla ortaya çıxarır.
Çat ı ş mazl ı qlar ı Klaster sərhədlərini tapmaq üçün bir növ sıxlığın azalmasını gözləyir,
xətalara qarşı daha az həssasdır.
DENCLUE klasterləşdirmə alqoritmi sıxlıq funksiyalarından asılı olan bir
klasterləşdirmə alqoritmidir. Qauss təsir funksiyasından yaranan sıxlıq funk-
siyası aşağıdakı kimidir.
𝑓𝐷𝐺𝑎𝑢𝑠𝑠(𝑎) = ∑ 𝑒
( , )
/2𝜎
(1)
Üstünlükl ə ri Errorları çox yaxşı aşkar edir, yüksək ölçülü (high-dimensional) verilənlər
bazasında qeyri-sferik formalı klasterin qısa təsvirinə imkan verir, işlənməsi
DBSCAN-dan daha sürətlidir.
