A Survey of Some Density Based Clustering Techniques

要約

密度ベースのクラスタリングは、データ マイニングでデータ セットから未知のパターンを抽出するために使用されるクラスタリング手法の一種です。
DBSCAN、OPTICS、DENCLUE、VDBSCAN、DVBSCAN、DBCLASD、ST-DBSCAN など、密度ベースのクラスタリング手法が多数あります。
このペーパーでは、これらの方法の研究を、その特性、利点と欠点、そして最も重要なことに、有用で適切なパターンを発掘するためのさまざまなタイプのデータセットへの適用可能性とともに行います。

要約(オリジナル)

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.

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