DBSCAN: відмінності між версіями
| [перевірена версія] | [перевірена версія] |
Вилучено вміст Додано вміст
Немає опису редагування |
м автоматична заміна {{Не перекладено}} вікі-посиланнями на перекладені статті |
||
Рядок 163:
* {{Нп|ELKI|||}} має різні реалізації DBSCAN, такі як GDBSCAN та інші. Ця реалізація може використовувати різні структури індексу для досягнення [[Часова_складність_алгоритму#Доквадратичний_час|доквадратичного часу]] виконання. Також вона підтримує довільні функції відстані та довільні типи даних, але це можна перевершити, якщо використати низькорівневу оптимізацію (та спеціалізацію) орієнтуючись на невеликі набори даних.
* [[R (мова програмування)|R]] містить DBSCAN у пакеті [https://cran.r-project.org/package=fpc fpc] з підтримкою довільних функцій відстані як матриці відстаней. Проте не підтримує індекси (тому має квадратичний час виконання та об'єм пам'яті) та є досить повільним через R-інтерпретатор. Швидша версія реалізована на C++ з використанням [[К-вимірне дерево|k-вимірних дерев]] (тільки для евклідової відстані) в R-пакеті [https://cran.r-project.org/package=dbscan dbscan].
*
* Бібліотека [https://github.com/annoviko/pyclustering pyclustering] містить реалізації на мовах Python та C++ тільки для евклідової відстані, так само, як і для алгоритму [[OPTICS]].
* [http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ SPMF] містить реалізацію DBSCAN з підтримкою k-вимірних дерев тільки для евклідової відстані.
| |||