Nima uchun anomaliyalarning aniqlash vazifasi uchun DBSCAN ni tasniflash o'rniga tanladilar?

DBSCAN — bu klasterlash algoritmi, u anomalialarni aniqlash uchun juda mos keladi, chunki u oldindan belgilangan ma'lumotlarni talab qilmaydi va tasodifiy shakldagi klasterlarni aniqlay oladi, shuningdek, shovqin (anomaliya) sifatida alohida nuqtalarni ajratib ko'rsatadi, ular hech qanday klasterga tegishli emas.

Taqribiy ta'rifda, belgilangan (normal/noma'lum) belgilarga ega o'quv to'plamiga ehtiyoj sezmaydigan DBSCAN, nazorat qilinmaydigan rejimda ishlaydi, bu esa ma'lumotlarda kam uchraydigan va yomon taqdim etilgan anomaliyalarni aniqlashda qulay. Bundan tashqari, sinflar muvozanatsiz bo'lsa, klassifikatorlar yomon ishlashi mumkin, ammo DBSCAN anomaliyalarni chiqarishlar sifatida aniqlaydi, sinf taqsimotidan qat'i nazar.

Misol uchun: agar sizda normal xulq-atvor bilan nuqtalar to'plami bo'lsa, ular zich klasterlarga guruhlanadi, va kam uchraydigan, farq qiladigan nuqtalar shovqin sifatida belgilanishi mumkin — bu nuqtalar anomaliyalardir.