Библиотека DBSCAN помогает обнаруживать выбросы в многомерных наборах данных путём группировки вместе плотно упакованные точки (точки со многими соседними соседями). 3 При этом как выбросы помечаются точки, которые лежат поодиночке в областях с низкой плотностью (у которых ближайшие соседи слишком далеко). 3

DBSCAN учитывает два основных параметра для формирования кластера с ближайшей точкой данных и на основе региона с высокой или низкой плотностью обнаруживает выбросы: 1

1. Эпсилон (радиус точки данных, который можно вычислить на основе графика k-расстояний). 1
2. Min_samples (количество точек данных, которые необходимо учитывать в эпсилоне (радиусе), которое зависит от знаний предметной области или рекомендаций экспертов). 1

После того, как в наборе данных не останется выбросов, каждый кластер будет точно описывать группу, на положение центра кластера не будут влиять выбросы и шумы, и можно будет лучше проводить анализ данных. 2