DBSCAN, uitgelegd in 5 minuten

DBSCAN is een clusteringalgoritme dat clusters in gegevens identificeert op basis van de dichtheid van punten. Daardoor is het bruikbaar voor het afhandelen van ruis en het detecteren van uitschieters. In tegenstelling tot k-means, hoef je met DBSCAN het aantal clusters niet vooraf te specificeren, wat het in veel situaties voordelig maakt. Het algoritme gebruikt twee belangrijke parameters: de straal (epsilon) en het minimum aantal buren (N) dat nodig is om een kernelement te vormen. Kernelementen vormen, samen met hun naburige buren, clusters, terwijl punten die niet voldoen aan deze criteria worden gelabeld als ruis of uitschieters. De implementatie van DBSCAN begint met een afstandsfunctie, vaak Euclidisch, om afstanden tussen punten te berekenen. Het algoritme herhaalt zichzelf voor alle punten en groepeert ze op basis van hun nabijheid tot elkaar. Punten die niet genoeg buren hebben, worden geclassificeerd als ruis. Na het implementeren van DBSCAN kan de uitvoering worden gecontroleerd door deze te vergelijken met de resultaten van de `sklearn`-bibliotheek, die identieke clusters zou moeten opleveren. Het is belangrijk om de epsilon- en N-waarden goed af te stellen, omdat deze een sterke invloed hebben op de clusteringresultaten. Het artikel biedt een voorbeeld met synthetische gegevens om het clusteringproces te visualiseren.