De ce s-a ales DBSCAN în loc de clasificare pentru sarcina de detectare a anomaliilor?

DBSCAN este un algoritm de clustering care este foarte potrivit pentru detectarea anomaliilor, deoarece nu necesită date etichetate în prealabil și poate identifica grupuri de forme arbitrare, precum și evidenția zgomotul (anomalii) ca puncte separate care nu aparțin niciunui grup.

Spre deosebire de clasificare, care necesită un set de antrenament cu etichete (normal/anormal), DBSCAN funcționează în mod nesupravegheat, ceea ce este convenabil atunci când anomaliile sunt rare și slab reprezentate în date. În plus, clasificatoarele pot funcționa prost în cazul claselor dezechilibrate, în timp ce DBSCAN detectează anomaliile ca valori aberante, indiferent de distribuția claselor.

Exemplu: dacă aveți un set de puncte cu comportament normal, acestea vor fi grupate în clustere dense, iar punctele rare și diferite vor fi marcate ca zgomot — aceste puncte sunt considerate anomalii.