Как алгоритм DBSCAN помогает обнаруживать кластеры в пространственных данных?

Алгоритм DBSCAN помогает обнаруживать кластеры в пространственных данных, основываясь на плотности точек. sky.pro cartetika.ru В отличие от других методов, которые требуют предварительного задания количества кластеров, DBSCAN автоматически определяет их число, ориентируясь на локальные характеристики плотности данных. sky.pro

Основная идея алгоритма: точки, окружённые областями высокой плотности, объединяются в один кластер. sky.pro При этом выделяются следующие типы точек: sky.pro

• Core points (ключевые точки). sky.pro В их окрестности находится минимальное количество соседних точек на расстоянии не более ε (эпсилон). sky.pro
• Border points (граничные точки). sky.pro Находятся на границе кластера, имея меньше minPts соседей в радиусе ε, но при этом достижимы из ключевых точек. sky.pro
• Noise points (шумовые точки). sky.pro Изолированные точки, не подходящие под определение ключевых или граничных. sky.pro

DBSCAN способен находить кластеры произвольной формы. sky.pro В отличие от K-means, который ищет сферические структуры, DBSCAN может выявлять кластеры сложной конфигурации, следуя за областями повышенной плотности точек. sky.pro

Также алгоритм естественным образом идентифицирует и отсеивает шумовые точки, что полезно для реальных данных с ошибками измерений. sky.pro