Как используется концепция граничных точек в современных алгоритмах машинного обучения?

Концепция граничных точек используется в алгоритме DBSCAN для кластеризации данных. dzen.ru itstd-journal.ru

DBSCAN создаёт окружность эпсилон-радиуса вокруг каждой точки данных и классифицирует их на базовую точку, граничную точку и шум. dzen.ru Точка данных является центральной, если круг вокруг неё не менее minPoints точек. dzen.ru Если количество точек меньше minPoints, то оно классифицируется как граничная точка, а если нет других точек в пределах эпсилон-радиуса, то точка рассматривается как шум. dzen.ru

Такие точки обозначают границу кластера, то есть область, за пределами которой плотность данных слишком мала, чтобы дать точный ответ о принадлежности к какому-либо конкретному кластеру. itstd-journal.ru