DBSCAN

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하는 방식입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다: 1. 밀도 기반 : 특정 반경 내의 데이터 포인트 수가 일정 기준(최소 포인트 수) 이상일 경우, 이를 기반으로 클러스터를 형성합니다. 2. 노이즈 처리 : DBSCAN은 밀도가 낮은 지역에 위치한 데이터 포인트를 노이즈로 간주하고, 이러한 포인트들은 클러스터에 포함되지 않습니다. 3. 파라미터 : 두 가지 주요 파라미터인 ε(엡실론, 반경)과 MinPts(최소 포인트 수)를 설정하여 알고리즘이 작동합니다. 4. 비선형 클러스터링 : 다양한 형태의 클러스터를 탐지할 수 있어, 비선형 데이터 구조에 유용합니다. 5. 특징 : 데이터의 분포에 따라 클러스터의 형태와 크기가 달라질 수 있으며, 고차원 데이터에서도 적용 가능합니다. DBSCAN은 이상치 탐지, 지리적 데이터 분석, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다.