K 거리 플롯에서 무릎을 계산하는 방법?

Question

입력 매개 변수 (Minpts 및 EPS)를 입력 할 필요가없는 dbscan 알고리즘의 일종의 개선을 구현하고 싶습니다.내 생각은 K-거리 플롯을 사용하는 것입니다. 그러나이 음모의 '무릎'을 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?플롯에 2 개의 무릎이있을 때 의지하는 방법은 무엇입니까?

autodbscan, vdbscan, pdbscan 또는 dbscan-dlp와 같은 일부 dbscan 향상을위한 소스 코드를 찾을 수있는 곳은 무엇입니까?나는 일부 기초를 찾고 있지만, 아무데도 도움이 될 수 있습니다.어딘가 샘플 소스 코드를 보았을 수도 있습니다

Answer 1

DBSCAN은 이미 에 개선되었습니다.

Google 학자에서는 5361 명의 인용이 있으며, 아마이 "개선"DBSCAN은 1000+ 이상입니다.그리고 아마도 수십 명이 K 거리 플롯을 사용합니다.그러나 이것들 중 어느 것도 실제로 사용되지 않습니다.

이 연구 줄을 계속하고 싶다면 이후로 수행 된 내용을 최상으로 업데이트하십시오. 특히 엡실론 매개 변수가 완전히 멀리 떨어져있는 광학을 살펴보십시오 (인덱스를 사용할 때 성능상의 이유로 제외).

또한 원래의 DBSCAN 작성자 중 하나 인 Joerg Sander 중 하나에 의해 HDBScan *를 살펴보십시오.그것은 광학 및 GDBSCAN에 대한 그의 작업 외에 가장 중요한 DBSCAN 연장이 될 것입니다.