DBSCAN, объяснение за 5 минут

DBSCAN — это алгоритм кластеризации, который идентифицирует кластеры в данных на основе плотности точек. Он полезен для работы с помехами и обнаружения выбросов. В отличие от k-средних, DBSCAN не требует указания количества кластеров заранее, что дает ему преимущество во многих ситуациях. Алгоритм использует два ключевых параметра: радиус (эпсилон) и минимальное количество соседей (N), необходимых для формирования центральной точки. Центральные точки вместе с соседними точками образуют кластеры, а точки, которые не отвечают этим критериям, помечаются как шум или выбросы. Реализация DBSCAN начинается с функции расстояния, часто евклидовой, для вычисления расстояний между точками. Алгоритм перебирает все точки, группируя их в кластеры на основе их близости друг к другу. Точки, у которых недостаточно соседей, классифицируются как шум. После реализации DBSCAN производительность можно проверить, сравнив ее с результатами библиотеки `sklearn`, которая должна выдавать идентичные кластеры. Важно точно настроить значения эпсилона и N, поскольку они сильно влияют на результаты кластеризации. Статья приводит пример с синтетическими данными для визуализации процесса кластеризации.