Phân tích cụm dựa trên mật độ DBSCAN bằng R
aha30005480
Miễn phí
Trung cấp trở lên / R, unsupervised-learning, data-clustering, dba, visualisation
New
New
Tìm hiểu nguyên lý cốt lõi của thuật toán DBSCAN để phát hiện các cụm dữ liệu có hình dạng phức tạp, đồng thời học cách áp dụng vào dữ liệu thực tế bằng R. Thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ các khái niệm về điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu đến điều chỉnh tham số, trực quan hóa và diễn giải kết quả, bạn sẽ nâng cao năng lực phân tích cụm dựa trên mật độ.
Trung cấp trở lên
R, unsupervised-learning, data-clustering




![[Bí kíp AI] Từ hôm nay bạn cũng là người am hiểu về AI vật lý (Physical AI)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/340712/cover/ai/2/67356416-3a86-427e-b742-5a33663c4ad0.png?w=420)
![Deep Learning và PyTorch [và phân loại hình ảnh]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341712/cover/ai/3/f1bb7ccd-7a72-4fa7-9ae0-cc3c9b3f3e8b.png?w=420)

![[Lập trình Vibe + Phân tích dữ liệu thực tế AI] Khóa học được sinh viên MBA London cuồng nhiệt với đánh giá 5.0 điểm tuyệt đối: Hoàn thiện năng lực phân tích dữ liệu thực tế và chuẩn bị xin việc có thể áp dụng ngay trong công việc cho người không chuyên ngành xuất thân văn khoa!Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333441/cover/9642bdbe-5824-44cb-b4bb-741b0347e10e/333441.jpeg?w=420)