DBSCAN, Explicado em 5 Minutos

O DBSCAN é um algoritmo de agrupamento que identifica grupos em dados com base na densidade dos pontos, o que o torna útil para lidar com ruído e detectar valores discrepantes. Ao contrário do k-means, o DBSCAN não exige que se especifique o número de grupos com antecedência, o que o torna vantajoso em muitas situações. O algoritmo usa dois parâmetros principais: o raio (epsilon) e o número mínimo de vizinhos (N) necessários para formar um ponto central. Pontos centrais, junto com seus vizinhos próximos, formam grupos, enquanto pontos que não satisfazem esses critérios são rotulados como ruído ou valores discrepantes. A implementação do DBSCAN começa com uma função de distância, geralmente euclidiana, para calcular as distâncias entre pontos. O algoritmo itera sobre todos os pontos, agrupando-os em grupos com base na sua proximidade entre si. Pontos que não têm vizinhos suficientes são classificados como ruído. Após a implementação do DBSCAN, o desempenho pode ser verificado comparando-o com os resultados da biblioteca `sklearn`, que deve produzir grupos idênticos. É importante ajustar os valores de epsilon e N, pois eles influenciam muito os resultados do agrupamento. O artigo fornece um exemplo com dados sintéticos para visualizar o processo de agrupamento.