DBSCAN selitettynä 5 minuutissa

DBSCAN on klusterointialgoritmi, joka tunnistaa datan klusterit pisteiden tiheyden perusteella, mikä tekee siitä hyödyllisen kohinan käsittelyyn ja poikkeavuuksien havaitsemiseen. Toisin kuin k-keskiarvo, DBSCAN ei vaadi etukäteen klusterien lukumäärän määrittämistä, mikä tekee siitä edullisen monissa tilanteissa. Algoritmi käyttää kahta tärkeää parametria: sädettä (epsilon) ja ydinpisteen muodostamiseen tarvittavaa naapureiden vähimmäismäärää (N). Ydinpisteet muodostavat lähellä olevien naapuriensa kanssa klustereita, kun taas kohdat, jotka eivät täytä näitä ehtoja, merkitään kohinaksi tai poikkeaviksi. DBSCAN:n toteutus alkaa etäisyysfunktiolla, usein euklidisella, pisteiden välisten etäisyyksien laskemiseksi. Algoritmi käy läpi kaikki pisteet ja ryhmittelee ne klustereihin niiden läheisyyden perusteella. Pisteet, joilla ei ole tarpeeksi naapureita, luokitellaan kohinaksi. DBSCAN:n toteuttamisen jälkeen suorituskykyä voidaan tarkistaa vertaamalla sitä `sklearn`-kirjaston tuloksiin, joiden pitäisi tuottaa identtiset klusterit. Epsilon- ja N-arvoja on tärkeää hienosäätää, koska ne vaikuttavat voimakkaasti klusterointitulokseen. Artikkelissa annetaan esimerkki synteettisillä tiedoilla klusterointiprosessin visualisoimiseksi.