DBSCAN, spiegato in 5 minuti

DBSCAN è un algoritmo di clustering che identifica cluster nei dati in base alla densità dei punti, rendendolo utile per gestire rumore e rilevare valori anomali. A differenza di k-means, DBSCAN non richiede la definizione del numero di cluster in anticipo, il che lo rende vantaggioso in molte situazioni. L'algoritmo usa due parametri chiave: il raggio (epsilon) e il numero minimo di vicini (N) richiesto per formare un punto centrale. I punti centrali, insieme ai loro vicini nelle vicinanze, formano cluster, mentre i punti che non soddisfano questi criteri vengono etichettati come rumore o anomali. L'implementazione di DBSCAN inizia con una funzione di distanza, spesso euclidea, per calcolare le distanze tra i punti. L'algoritmo scorre tutti i punti raggruppandoli in cluster basandosi sulla loro vicinanza reciproca. I punti che non hanno abbastanza vicini vengono classificati come rumore. Dopo aver implementato DBSCAN, la prestazione può essere controllata confrontandola con i risultati della libreria `sklearn`, che dovrebbe produrre cluster identici. È importante regolare i valori di epsilon e N, poiché influenzano molto i risultati del clustering. L'articolo fornisce un esempio con dati sintetici per visualizzare il processo di clustering.