DBSCAN, 5분 만에 이해하기

DBSCAN은 점의 밀도에 기반하여 데이터에서 클러스터를 식별하는 클러스터링 알고리즘이며, 이를 통해 노이즈를 처리하고 이상값을 검출하는 데 유용합니다. k-means와 달리, DBSCAN은 클러스터 수를 사전에 지정할 필요가 없으므로 많은 상황에서 유리합니다. 이 알고리즘은 두 가지 주요 매개변수를 사용합니다. 반지름(에프실론)과 코어 지점을 구성하는 데 필요한 최소 이웃 수(N)입니다. 코어 지점은 인접한 이웃과 함께 클러스터를 형성하고, 이러한 기준을 충족하지 못하는 지점은 노이즈 또는 이상값으로 표시됩니다. DBSCAN 구현은 지점 간 거리를 계산하는 거리 함수(보통 유클리드)에서 시작합니다. 이 알고리즘은 모든 지점을 반복하며, 각 지점을 서로 가까이에 따라 클러스터로 그룹화합니다. 충분한 이웃이 없는 지점은 노이즈로 분류됩니다. DBSCAN을 구현한 후, `sklearn` 라이브러리의 결과와 비교하여 성능을 확인할 수 있으며, 이 라이브러리는 동일한 클러스터를 생성해야 합니다. 에프실론과 N 값은 클러스터링 결과에 큰 영향을 미치므로 이러한 값을 미세 조정하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 합성 데이터로 클러스터링 프로세스를 시각화한 예를 제공합니다.