DBSCAN, expliqué en 5 minutes

DBSCAN est un algorithme de mise en grappe qui identifie des grappes dans des données en fonction de la densité de points, le rendant utile pour gérer le bruit et détecter les anomalies. Contrairement aux k-moyennes, DBSCAN ne demande pas de spécifier le nombre de grappes en avance, ce qui le rend avantageux dans de nombreuses situations. L'algorithme utilise deux paramètres clés : le rayon (epsilon) et le nombre minimum de voisins (N) requis pour former un point central. Les points centraux, ainsi que leurs voisins proches, forment des grappes, tandis que les points ne satisfaisant pas à ces critères sont étiquetés comme bruit ou anomalies. La mise en œuvre de DBSCAN commence avec une fonction de distance, souvent euclidienne, pour calculer les distances entre les points. L'algorithme itère sur tous les points, les regroupant en grappes en fonction de leur proximité les uns par rapport aux autres. Les points qui n'ont pas assez de voisins sont classés comme bruit. Après la mise en œuvre de DBSCAN, la performance peut être vérifiée en la comparant avec les résultats de la bibliothèque `sklearn`, qui devrait produire des grappes identiques. Il est important de régler finement les valeurs d'epsilon et de N, car elles influencent fortement les résultats de mise en grappe. L'article fournit un exemple avec des données synthétiques pour visualiser le processus de mise en grappe.