مروری بر الگوریتم های توسعه یافته مبتنی بر DBSCAN، ساختار، مزایا و کاربردها

در این مقاله، به تحلیل و مقایسه الگوریتم های خوشه بندی مبتنی بر چگالی، با تمرکز ویژه بر الگوریتم DBSCAN و نسخه های بهبود یافته آن پرداخته شده است. الگوریتم های خوشه بندی مبتنی بر چگالی به طور گسترده ای در تحلیل داده های پیچیده مورد استفاده قرار می گیرند، زیرا قادر به شناسایی خوشه های غیرکروی و مدیریت داده های نویزدار هستند. این مقاله به بررسی پارامترهای کلیدی الگوریتم DBSCAN، از جمله شعاع همسایگی و حداقل تعداد نقاط همسایه پرداخته و چالش های موجود در تعیین مقادیر بهینه این پارامترها را بررسی می کند. علاوه بر این، نسخه های بهبود یافته ای چون OPTICS، H-DBSCAN، VDBSCAN و دیگر الگوریتم های مبتنی بر چگالی برای مقابله با محدودیت های DBSCAN در داده های با چگالی های متغیر و نویز معرفی شده اند. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های بهینه سازی شده مانند H-DBSCAN و DBSCAN-GM در شرایط خاص، بهبود قابل توجهی در دقت خوشه بندی و کاهش پیچیدگی زمانی دارند. این مقاله همچنین پیشنهاداتی برای پژوهش های آینده در زمینه بهینه سازی این الگوریتم ها و استفاده از تکنیک های جدید مانند یادگیری عمیق و مدل های کوانتومی ارائه می دهد.

Keywords:

DBSCAN , خوشه بندی مبتنی بر چگالی , الگوریتم های بهبود یافته , شناسایی خوشه