DBSCAN: 5 分間で理解する

DBSCAN はポイントの密度に基づいてデータ内のクラスターを特定するクラスタリングアルゴリズムであり、ノイズの処理と外れ値の検出に役立ちます。k-means とは異なり、DBSCAN はクラスターの数を事前に指定する必要がありません。これにより、多くの状況で有利になります。このアルゴリズムでは、コアポイントを形成するために必要な半径 (epsilon) と最小近傍の数 (N) という 2 つの重要なパラメータを使用します。コアポイントは近くの近傍と共にクラスターを形成し、これらの基準を満たさないポイントはノイズまたは外れ値としてラベル付けされます。DBSCAN の実装は、ポイント間の距離を計算するための距離関数 (通常はユークリッド距離) から始まります。アルゴリズムはすべてのポイントを反復処理し、互いに近接に基づいてそれらをクラスターにグループ化します。十分な近傍を持たないポイントはノイズとして分類されます。DBSCAN の実装後、同じクラスターを生成する必要がある `sklearn` ライブラリからの結果と比較することで、パフォーマンスを確認できます。イプシロンと N の値を微調整することが重要です。これらはクラスタリング結果に大きく影響します。この記事では、クラスタリングプロセスを視覚化する合成データの例を示しています。