algoritmo OPTICS
Algoritmo para encontrar agrupamentos baseados em densidade em dados espaciais
Ordering points to identify the clustering structure (OPTICS) is an algorithm for finding density-based clusters in spatial data. It was presented in 1999 by Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel and Jörg Sander.
Nº Q2007847 ★
Comum · Saberes
algoritmo OPTICS
Algoritmo para encontrar agrupamentos baseados em densidade em dados espaciais
Ordering points to identify the clustering structure (OPTICS) is an algorithm for finding density-based clusters in spatial data. It was presented in 1999 by Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel and Jörg Sander.
Último preço
—
Preço mínimo
—
Mediana 7 d
—
Vendas 30 d
0
Faixa 30 d
—
Em circulação
0
Cotação
mediana
mín – máx
vendas
Sem vendas no período
Ver tabela
| Data | mediana | Mín | Máx | vendas |
|---|
Histórico de vendas
- Última venda
- —
- Média 30 d
- —
- Mínima 30 d
- —
- Máxima 30 d
- —
- Vendas 7 d
- 0
- Vendas 30 d
- 0
Ainda sem vendas.
Vendas anônimas: sem comprador nem vendedor. Os números contam só vendas entre jogadores.
Na Wikipédia
Texto em inglês Ainda não há artigo no seu idioma: trecho em inglês.
Ordering points to identify the clustering structure (OPTICS) is an algorithm for finding density-based clusters in spatial data. It was presented in 1999 by Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel and Jörg Sander. Its basic idea is similar to DBSCAN, but it addresses one of DBSCAN's major weaknesses: the problem of detecting meaningful clusters in data of varying density. To do so, the points of the database are (linearly) ordered such that spatially closest points become neighbors in the ordering. Additionally, a special distance is stored for each point that represents the density that must be accepted for a cluster so that both points belong to the same cluster. This is represented as a dendrogram.
Texto: Wikipédia em inglês, CC BY-SA 4.0. · Imagem: Chire (Public domain) ·