DBSCAN, 5 Dakikada Açıklandı

DBSCAN, veri noktalarının yoğunluğuna göre verilerde kümeler tanımlayan ve bu sayede gürültüyü yönetme ve aykırı değerleri tespit etme bakımından faydalı olan bir kümeleme algoritmasıdır. K-means'in aksine, DBSCAN, başlangıçta küme sayısını belirtmeyi gerektirmez, bu da onu birçok durumda avantajlı kılar. Algoritma, iki temel parametre kullanır: bir çekirdek noktayı oluşturmak için gereken yarıçap (epsilon) ve minimum komşu sayısı (N). Çekirdek noktalar, yakındaki komşuları ile birlikte kümeler oluştururken, bu kriterleri karşılamayan noktalar gürültü veya aykırı değerler olarak etiketlenir. DBSCAN'in uygulaması, noktalar arasındaki mesafeleri hesaplamak için genellikle Öklid uzaklığı olan bir mesafe fonksiyonuyla başlar. Algoritma, tüm noktalar üzerinde yineleyerek, bunları birbirlerine yakınlıklarına göre kümelere gruplandırır. Yeterli komşusu olmayan noktalar gürültü olarak sınıflandırılır. DBSCAN'i uyguladıktan sonra, performans, özdeş kümeler üretmesi gereken `sklearn` kitaplığından alınan sonuçlarla karşılaştırılarak kontrol edilebilir. Kümeleme sonuçlarını önemli ölçüde etkiledikleri için epsilon ve N değerlerini hassas bir şekilde ayarlamak önemlidir. Makale, kümeleme sürecini görselleştirmek için sentetik verilere sahip bir örnek sağlar.