Miért a DBSCAN-t választották az anomáliák észlelésére szolgáló feladathoz ahelyett, hogy osztályozást alkalmaztak volna?

A DBSCAN egy klaszterezési algoritmus, amely nagyon alkalmas anomáliák felismerésére, mivel nem igényel előre címkézett adatokat, és képes felismerni bármilyen alakú klasztereket, valamint kiemelni a zajt (anomáliákat) külön pontként, amelyek nem tartoznak egyik klaszterhez sem.

A felügyelet nélküli működés miatt, amely akkor hasznos, ha az anomáliák ritkák és rosszul vannak reprezentálva az adatokban, a DBSCAN nem igényel címkézett tanulási készletet, ellentétben a felügyelt tanulási módszerekkel. Emellett, a nem kiegyensúlyozott osztályok esetén a klasszifikátorok rosszul működhetnek, míg a DBSCAN az anomáliákat kiugró értékekként azonosítja, függetlenül az osztályok eloszlásától.

Példa: ha van egy pontgyűjteményed normális viselkedéssel, azok sűrű klaszterekbe csoportosulnak, míg a ritka, eltérő pontokat zajként jelölik — ezeket az pontokat anomáliáknak tekintjük.