Diferenças entre edições de "Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Agrupamento baseado em densidade"

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A medida que os pares de pontos têm suas distâncias calculas, os pontos são classificados como ponto de centro, de borda, ou exceção. Observa-se que nesse exemplo para dois pontos serem considerados vizinhos eles devem estar a uma distância menor ou igual a <math>\sqrt{10}</math>. O resultado da classificação está mostrado abaixo.
 
<table>
<tr class="header">
<th align="center">
{| class="wikitable"
|-
| Exceções || 2,7
|}
</table>
 
 
Na segunda fase do ''DBScan'', os pontos de centro são percorridos. O primeiro grupo criado possui o ponto de centro 3 e durante o percorrimento de seus vizinhos, os pontos 5 e 6 são assimilados a esse grupo. O segundo grupo criado possui inicialmente o ponto de centro 8 e a medida que seus vizinhos são perridos, os pontos 1 e 4 também são assimilados a ele. Os pontos 2 e 7 não são vizinhos de nenhum ponto de centro e por isso não são assimilados a nenhum grupo. A figura 4 mostra o resultado do agrupamento para esse exemplo.
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