تنظیم بهینه پارامترهای روش خوشه بندی DBSCAN با الگوریتم های فراابتکاری
روش خوشه بندی DBSCAN دارای دو پارامتر اساسی به نام های MinPts و Eps است که برای هر دیتاست باید متناسب با چگالی و پراکندگی نمونه های آن مجموعه داده بصورت درستی تعیین گردد که اگر خوب تنظیم نشود خوشه بندی بهتری انجام نخواهد شد. تعداد خوشه ها در الگوریتم DBSCAN ، مثل الگوریتم KMEANs از پیش تعیین شده نیست و براساس مقدار این دو پارامتر و پراکندگی و چگالی نمونه های دیتاست بطور خودکار تعیین می شود.
مقدار دهی مناسب این دو پارامتر الگوریتم DBSACN برای هر دیتاست متفاوت باید تنظیم گردد و با صحیح و خظا انجام میشود و یک چالش مهم در این زمینه محسوب می گردد.
البته تاکنون روش های مختلفی برای مقداردهی بهینه این دو پارامتر MinPts و Eps معرفی شده است. یکی از این روش ها، استفاده از الگوریتم های فراابتکاری است.
ما در این پست، پارامترهای MinPts و Eps روش خوشه بندی DBSCAN را با استفاده از الگوریتم فراابتکاری MVO(Multi Verse Optimizer) بصورت بهینه طبق مقاله زیر در نرم افزار متلب (MATLAB) تعیین می کنیم.
A New DBSCAN Parameters Determination
Method Based on Improved MVO
کد متلب این پروژه را می توانید از لینک زیر دانلود نمایید:
کد متلب MVO-DBSCAN
قیمت: ۲۰۰۰۰۰ تومان
همچنین ما این پروژه در ویدیوی زیر بظور کامل توضیح داده ایم و نحوه استفاده و اجرای کد را در متلب آموزش داده ایم که بصورا رایگان می توانید از لینک زیر مشاهده نمایید:
برای سفارش پروژه های متلب و پایتون می توانید از قسمت سفارش پروژه اقدام نمایید و در واتساپ و یا تلگرام با شماره تلفن ۰۹۹۱۱۸۵۵۱۶۳ پروژه خود را ثبت نمایید.