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¿Cuándo usar DBSCAN?

Clase 15 de 27 • Curso de Clustering con Python y scikit-learn

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Elias Dudamel

student•

Me parece que con la ventaja de detectar outliers, se tiene una herramienta más para detectar outliers cuando aplicamos EDA.

Lo sumamos a:

Al rango intercualtil.
Estandización Z-score, donde los puntos más allá de +/- 3 desvíos se consideran outliers.

Julián Cárdenas

student•

De los 3 modelos vistos hasta el momento DBSCAN con su detección de outliers y el manejo de estos me parece bueno cuando no se hace una eliminación de los datos atípicos y solo se quiere conocer la clausterización de manera rápida.

Octavio De Paula

student•

Es un modelo bastante diferente a los demas, lo que hace que sumarlo al aprendizaje sea excelente!

Mario Alexander Vargas Celis

student•

Puedes usar DBSCAN cuando:

✅ 1. No conoces el número de clústeres de antemano

DBSCAN detecta automáticamente cuántos clústeres hay (siempre que la densidad lo permita).
Ideal para exploración de datos sin conocimiento previo.

✅ 2. Quieres detectar outliers o ruido

DBSCAN clasifica naturalmente los puntos aislados como ruido, lo que es útil en análisis de anomalías o fraudes.

✅ *3. Tus clústeres tienen formas no circulares o arbitrarias

A diferencia de K-means, que funciona bien solo con formas esféricas, DBSCAN puede detectar clústeres curvados, alargados o irregulares.

✅ 4. Tus datos tienen densidades consistentes

Si los clústeres tienen densidades similares, DBSCAN puede separarlos bien.

🚫 Cuándo no usar DBSCAN

Si los clústeres tienen densidades muy diferentes → DBSCAN puede fallar en separar bien los grupos.
En altas dimensiones, la distancia euclidiana pierde significado → puede que ε no funcione bien.
Si necesitas explicaciones claras de los clústeres → K-means o clustering jerárquico pueden ser más interpretables.

📌 Ejemplos de aplicación:

Detección de fraudes bancarios (puntos atípicos).
Análisis de tráfico GPS (trayectorias densas vs. aisladas).
Agrupación de tweets o noticias similares (previo uso de reducción de dimensionalidad).
Imágenes satelitales donde los objetos tienen formas irregulares.

Jhoan Sebastian Vivas Vanegas

student•

**DBSCAN** es un algoritmo de clustering muy versátil y se puede utilizar en una variedad de situaciones. Aquí tienes algunas recomendaciones sobre cuándo usar DBSCAN:

### Cuándo Usar DBSCAN

1. **Cuando No Conoces el Número de Clusters**:

- A diferencia de K-Means, que requiere que especifiques el número de clusters por adelantado, DBSCAN determina automáticamente el número de clusters basado en la densidad de los datos.

2. **Datos con Formas Irregulares**:

- DBSCAN es capaz de identificar clusters de formas arbitrarias. Es ideal para conjuntos de datos donde los clusters no son esféricos y pueden tener formas complejas.

3. **Manejo de Ruido**:

- Si tus datos contienen ruido o outliers, DBSCAN es una buena opción. Puede identificar y excluir puntos de ruido, lo que lo hace robusto en presencia de datos ruidosos.

4. **Densidades Variables**:

- DBSCAN funciona bien cuando la densidad de los datos varía en diferentes regiones del espacio. Puede adaptarse a situaciones en las que algunos clusters son más densos que otros.

5. **Conjuntos de Datos Grandes**:

- Aunque la complejidad computacional de DBSCAN puede ser mayor en conjuntos de datos extremadamente grandes, generalmente es más eficiente que K-Means en términos de memoria y tiempo de ejecución.

6. **Segmentación Espacial**:

- Es particularmente útil en aplicaciones de análisis espacial, como segmentación de clientes basada en la ubicación, donde la densidad de puntos puede ser un indicador clave.

7. **Exploración Inicial de Datos**:

- Si estás explorando datos y quieres identificar patrones y agrupaciones sin tener una hipótesis previa sobre el número de clusters, DBSCAN puede ser útil.

### Ejemplos de Aplicación

- **Análisis de Redes Sociales**: Identificar grupos de usuarios que interactúan entre sí basándose en su actividad.

- **Segmentación de Clientes**: Agrupar a los clientes en base a sus comportamientos de compra, donde los grupos pueden tener diferentes densidades.

- **Clasificación de Imágenes**: Agrupar imágenes similares basándose en características visuales.

- **Detección de Anomalías**: Identificar puntos de datos que son significativamente diferentes del resto de los datos, como fraudes en transacciones financieras.

### Conclusión

DBSCAN es una excelente elección cuando se trabaja con conjuntos de datos que presentan ruido, formas de cluster no esféricas y densidades variables. Su capacidad para operar sin necesidad de definir el número de clusters por adelantado lo convierte en una herramienta poderosa para el análisis de datos. Sin embargo, es importante ajustar correctamente los parámetros **epsilon** y **min_samples** para obtener los mejores resultados.