Anomali tespiti görevi için neden sınıflandırma yerine DBSCAN seçildi?

DBSCAN, iyi bir şekilde anomali tespiti için uygun olan, önceden etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymayan ve rastgele şekillerdeki kümeleri tanımlayabilen bir kümeleme algoritmasıdır ve ayrıca gürültü (anomali) olarak, herhangi bir kümeye ait olmayan ayrı noktaları vurgular.

Sınıflandırmadan farklı olarak, etiketli eğitim seti (normal/anormal) gerektirmeyen DBSCAN, gözetimsiz modda çalışır, bu da verilerde nadiren bulunan ve kötü temsil edilen anomaliler için kullanışlıdır. Ayrıca, dengesiz sınıflarda sınıflandırıcılar kötü çalışabilirken, DBSCAN anormallikleri, sınıf dağılımından bağımsız olarak, aykırı değerler olarak tespit eder.

Örnek: Normal davranış gösteren bir nokta kümeniz varsa, bunlar yoğun kümeler halinde gruplanır ve nadir, farklı noktalar gürültü olarak işaretlenir — bu noktalar anomali olarak kabul edilir.