No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?

14/27
Recursos

Aportes 6

Preguntas 0

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

esta explicaciòn estuvo magistral, esto lo vì en la documentaciòn del examen para el dp 100 de microsoft pero no lo habìa entendido tan claramente como aqui

DBSCAN es un algoritmo de clustering basado en densidad. Este tipo de algoritmos agrupan las observaciones en clusters de acuerdo con su densidad local. El funcionamiento de DBSCAN se basa en dos conceptos principales: * **Punto núcleo:** es un punto que tiene al menos `minPts` observaciones a una distancia menor o igual a `eps`. * **Punto alcanzable:** es un punto que está a una distancia menor o igual a `eps` de un punto núcleo. El algoritmo DBSCAN funciona de la siguiente manera: 1. Para cada observación, se verifica si es un punto núcleo. 2. Si la observación es un punto núcleo, se crea un nuevo cluster y se agregan a él todas las observaciones alcanzables. 3. Si la observación no es un punto núcleo, se verifica si es un punto alcanzable. 4. Si la observación es un punto alcanzable, se agrega al cluster del punto núcleo al que pertenece. 5. Si la observación no es un punto alcanzable, se clasifica como ruido. Los parámetros de DBSCAN son `eps` y `minPts`. El parámetro `eps` determina la distancia máxima entre dos puntos para que sean considerados vecinos. El parámetro `minPts` determina el número mínimo de vecinos que debe tener un punto para ser considerado un punto núcleo. DBSCAN es un algoritmo eficiente y robusto que es adecuado para una variedad de problemas de clustering. Es particularmente útil para problemas en los que los clusters tienen formas irregulares o no están claramente definidos. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede usar DBSCAN: * **Segmentación de imágenes:** DBSCAN se puede usar para segmentar imágenes en diferentes regiones de interés. * **Clustering de datos geográficos:** DBSCAN se puede usar para agrupar puntos geográficos en función de su proximidad. * **Clustering de datos de redes sociales:** DBSCAN se puede usar para agrupar usuarios de redes sociales en función de sus relaciones. **Ventajas de DBSCAN:** * Es un algoritmo eficiente. * Es robusto a ruido. * Es adecuado para una variedad de problemas de clustering. **Desventajas de DBSCAN:** * Puede ser difícil elegir los parámetros `eps` y `minPts`. * No es adecuado para problemas en los que los clusters tienen formas regulares. <https://bard.google.com/>

Las representaciones visuales con el modelo de playground hacen increíblemente dinámico y divertido el entender de manera conceptual como funcionan los modelos. Excelente! =D

***<u>DBSCAN</u>*** DBSCAN, que significa "Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise", es un algoritmo de clustering utilizado para agrupar puntos en un espacio continuo en función de la densidad de los puntos. A diferencia de otros algoritmos de clustering como K-Means, DBSCAN no requiere especificar el número de clústeres de antemano y puede identificar clústeres de forma arbitraria. **Cómo funciona DBSCAN:** 1. **Densidad de puntos:** * Define un "vecindario" alrededor de cada punto en el conjunto de datos, basado en un radio especificado (`epsilon`). * Calcula la densidad de puntos dentro de cada vecindario. 2. **Tipos de puntos:** * **Punto central:** Un punto que tiene al menos un número mínimo de puntos (`min_samples`) dentro de su vecindario de radio `epsilon`. * **Punto fronterizo:** Un punto que tiene menos puntos que el número mínimo dentro de su vecindario, pero se encuentra dentro del vecindario de otro punto central. * **Punto de ruido:** Un punto que no es central ni fronterizo. 3. **Conexión de puntos:** * Conecta puntos centrales que están dentro del vecindario de otros puntos centrales, formando clústeres densos. 4. **Asignación de clúster:** * Asigna puntos fronterizos al clúster del punto central más cercano. * Los puntos de ruido no se asignan a ningún clúster. **Ventajas de DBSCAN:** * No requiere especificar el número de clústeres de antemano. * Puede identificar clústeres de forma arbitraria. * Es robusto ante puntos de ruido y puede manejar conjuntos de datos con formas y densidades irregulares. **Parámetros clave:** * `epsilon`: Radio del vecindario alrededor de cada punto. * `min_samples`: Número mínimo de puntos dentro del vecindario para que un punto sea considerado central. DBSCAN es útil en casos donde los clústeres pueden tener formas y tamaños irregulares, y cuando la densidad de los datos varía en diferentes regiones del espacio.
***<u>DBSCAN</u>*** (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) es un algoritmo de clustering que agrupa puntos de datos basándose en su densidad en el espacio. A diferencia de algoritmos como K-Means, DBSCAN no requiere que especifiques el número de clústeres de antemano y puede identificar clústeres de forma arbitraria. El funcionamiento básico de DBSCAN se basa en dos conceptos fundamentales: densidad y conectividad. 1. **Densidad:** * Cada punto en el conjunto de datos se clasifica como un punto central, un punto de borde o un punto de ruido según la densidad de los puntos en su vecindario. * Un punto se considera un punto central si tiene al menos un número mínimo de puntos (MinPts) dentro de su vecindario especificado por un radio epsilon (ε). 2. **Conectividad:** * Dos puntos son considerados conectados si hay una serie de puntos directos o "en cadena" que pueden ser alcanzados desde uno al otro, cada uno siendo un punto central. En base a estos conceptos, DBSCAN clasifica los puntos en clústeres de la siguiente manera: * Un punto central con sus vecinos forma un clúster. * Un punto de borde está en el mismo clúster que su punto central asociado. * Los puntos de ruido no están asignados a ningún clúster. El algoritmo procede explorando los datos, clasificando puntos como centrales, de borde o de ruido. Los puntos de borde son parte del clúster de su punto central asociado y los puntos centrales están conectados formando clústeres. Este enfoque permite que los clústeres tengan formas arbitrarias y se adapten a diferentes densidades en el espacio. DBSCAN es útil para identificar clústeres de forma irregular y es robusto frente a ruido y valores atípicos. Sin embargo, la elección de los parámetros como MinPts y ε puede afectar significativamente los resultados del algoritmo.
😵‍💫 Esta complicado lograr un resultado satisfactorio con esta formacion de puntos.![](https://static.platzi.com/media/user_upload/0-92%20%20%20%203-0d63877a-c4dd-4810-b47d-ff5a7dc5916e.jpg) Es “Packed Circles”