DBSCAN, explicado en 5 minutos

DBSCAN es un algoritmo de agrupación que identifica agrupaciones en los datos en función de la densidad de puntos, lo que lo hace útil para gestionar el ruido y detectar valores atípicos. A diferencia del k-medias, DBSCAN no requiere especificar el número de agrupaciones de antemano, lo que lo hace ventajoso en muchas situaciones. El algoritmo utiliza dos parámetros clave: el radio (épsilon) y el número mínimo de vecinos (N) necesarios para formar un punto central. Los puntos centrales, junto con sus vecinos cercanos, forman agrupaciones, mientras que los puntos que no cumplen estos criterios se etiquetan como ruido o valores atípicos. La implementación de DBSCAN comienza con una función de distancia, a menudo euclidiana, para calcular las distancias entre los puntos. El algoritmo itera sobre todos los puntos, agrupándolos en agrupaciones en función de su proximidad entre sí. Los puntos que no tienen suficientes vecinos se clasifican como ruido. Después de implementar DBSCAN, el rendimiento se puede comprobar comparándolo con los resultados de la biblioteca `sklearn`, que debería producir agrupaciones idénticas. Es importante ajustar con precisión los valores épsilon y N, ya que influyen en gran medida en los resultados de la agrupación. El artículo proporciona un ejemplo con datos sintéticos para visualizar el proceso de agrupación.