クラスタリング

📄️ DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) の概要

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) は、データポイントの密度に基づいてクラスタを形成するアルゴリズムです。特にノイズのあるデータに対して強力です。この方法は、データセット内の密度の高い領域を見つけ、これらの領域をクラスタとして識別し、低密度領域をノイズとして扱います。科学文献の中で最も引用されており、1996 年に Martin Ester、Hans-Peter Kriegel、Jörg Sander、Xiaowei Xu によって提案されました。