Configurer DBSCAN pour une solution de mise en grappe
Envisagez d’appliquer l’encodage DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) à votre solution de clustering. K-means est l’algorithme de clustering par défaut.
Avant de commencer
- Créez une définition de solution de mise en grappe ou utilisez une définition existante.
- Rôle requis : admin ou ml_admin
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Predictive Intelligence utilise l’algorithme k-means par défaut dans son cadre de travail de clustering. DBSCAN est un autre algorithme de clustering qui est également utilisé dans l’exploration de données et l’apprentissage automatique. Certains utilisateurs préfèrent DBSCAN, car il ne vous oblige pas à spécifier le nombre de clusters dans les données avant la mise en grappe. Pour un résumé des avantages et des inconvénients de chaque algorithme, consultez cette conversation et cet article.
Dans cet exemple de scénario, vous appliquez DBSCAN à une solution de clustering.