¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?

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***<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.