[ML] 비지도 학습 - DBSCAN

DBSCAN

k-means 에서는  k 값을 알아야만 제대로 데이터들을 분리할 수 있었다.

하지만 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 k값을 몰라도 데이터를 분류해 낼 수 있다.

 

DBSCAN 절차

(출처 : http://primo.ai/index.php?title=Density-Based_Spatial_Clustering_of_Applications_with_Noise_%28DBSCAN%29)

1. 임의의 한 점으로 부터 시작
2. 반경 범위내에 최소 포인트 수가 존재하는지 확인
3. 존재한다면 포인트들을 중심으로 다시 원을 그려 최소 포인트 수 확인
4. 2~3 반복
5. 존재하지 않으면 군집에 포함되지 않은 점으로 이동하면 1~4 반복
6. 어느 군집에도 포함되지 않는 점은 이상치로 간주

 

반경 범위(epsilon)는 hyper parameter로 조절할 수 있다.