Как библиотека DBSCAN помогает обнаруживать выбросы в многомерных наборах данных?

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

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

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

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. libeldoc.bsuir.by