Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Agrupamento baseado em densidade: diferenças entre revisões

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Após essa etapa de classificação, os pontos de centro são percorridos e seus vizinhos são assimilados a seu grupo. Se um dos vizinhos do ponto de centro que está sendo percorrido for outro ponto de centro ''X'', o algoritmo passa a percorrer os vizinhos de ''X''. Observa-se que a ordem de percorrimento dos pontos de centro não alteram a disposição dos pontos de centro entre os grupos, porém pode influenciar na assimilação dos pontos de borda aos grupos. Os pontos exceções não são assimilados a nenhum grupo, independente da ordem de percorrimento. O algoritmo abaixo mostra os passos executados pelo ''DBScan'' conforme <ref name="meira">[http://www.dcc.ufmg.br/miningalgorithms/files/pdf/fdma.pdf Data Mining and Analysis:Foundations and Algorithms], Website for the book Fundamentals of Data Mining Algorithms from Mohammed Zaki and Wagner Meira Jr.</ref>.
 
DBScan(''B'', ''D'', ''N''):<br /><br />
 
Quanto ao armazenamento, a implementação original do ''DBScan'' utiliza a estrutura ''R*-tree'' <ref name="rtree">[http://dbs.mathematik.uni-marburg.de/publications/myPapers/1990/BKSS90.pdf R*-tree], </ref> para manter todos os registros em memória secundária.
 
 
== Exemplo de funcionamento ==

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