Что такое алгоритм DBSCAN и density-based clustering?

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — это алгоритм кластеризации, основанный на плотности данных. Он группирует точки, которые находятся близко друг к другу и имеют достаточную плотность, формируя кластеры произвольной формы, и при этом выделяет шум — точки, не принадлежащие ни одному кластеру.

Основные понятия:

• eps — радиус окрестности точки;
• minPts — минимальное количество точек в eps-окрестности, чтобы считать область плотной;
• core point — точка, у которой в eps-окрестности не менее minPts точек;
• border point — точка, которая не является core, но находится в eps-окрестности core-точки;
• noise — точка, не относящаяся ни к одному кластеру.

Алгоритм работает так:

1. Для каждой точки определяется eps-окрестность.
2. Если точка — core, создаётся новый кластер или расширяется существующий.
3. Кластер расширяется за счёт border-точек, связанных с core-точками.
4. Точки, не попавшие в кластеры, считаются шумом.

Преимущества DBSCAN:

• Не требует заранее задавать число кластеров;
• Хорошо работает с кластерами произвольной формы;
• Выделяет шум.

Применяется в задачах анализа геоданных, обнаружения аномалий и др.