¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?

Clase 14 de 27 • Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Anuar Steven Garcia

student•

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

Julián Cárdenas

student•

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

Leandro Tenjo

student•

😵‍💫 Esta complicado lograr un resultado satisfactorio con esta formacion de puntos.

Es “Packed Circles”

Matías Collado

student•

Supongo que habría que agrandar el epsilon o buscar algún método para determinar un epsilon adecuado para situaciones tan particulares.

Encontré esto:

Algunas sugerencias para encontrar un valor apropiado incluyen:

Gráfico de k-distancia: Calcula la k-distancia para cada punto y crea un gráfico ordenado de las k-distancias. El valor de epsilon puede ser elegido en el codo de la curva.
Visualización de vecindades: Utiliza herramientas de visualización para inspeccionar las vecindades de los puntos. Esto puede ayudarte a tener una idea visual de la densidad y a elegir un epsilon adecuado.
Análisis estadístico: Examina la distribución de las distancias entre puntos. Puedes utilizar medidas estadísticas para identificar un valor que abarque adecuadamente las distancias.
Validación interna: Utiliza métricas internas como el índice de silueta para evaluar diferentes valores de epsilon y seleccionar aquel que maximice la coherencia interna de los clusters.

Mario Alexander Vargas Celis

student•

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) es un algoritmo de clustering basado en densidad. A diferencia de K-means o el clustering jerárquico, no necesitas especificar el número de clústeres de antemano, y es muy eficaz para encontrar clústeres de forma arbitraria y detectar ruido (outliers).

🔧 ¿Cómo funciona DBSCAN?

Se basa en dos parámetros principales:

ε (epsilon): el radio para considerar vecinos cercanos.
minPts: el número mínimo de puntos para formar un clúster denso.

🧱 Clasificación de puntos

DBSCAN clasifica los puntos en tres tipos:

Punto núcleo: tiene al menos minPts vecinos dentro de un radio ε.
Punto frontera: está dentro del radio ε de un punto núcleo, pero no tiene suficientes vecinos para ser núcleo.
Ruido (outlier): no es núcleo ni frontera.

🔄 Algoritmo paso a paso:

Elige un punto no visitado.
Si tiene suficientes vecinos dentro de ε, crea un nuevo clúster.
Expande el clúster agregando todos los puntos densamente conectados.
Si no tiene suficientes vecinos, márcalo como ruido.
Repite hasta visitar todos los puntos.

🟢 Ventajas de DBSCAN

No necesita saber el número de clústeres.
Puede detectar formas complejas y outliers.
Robusto al ruido.

🔴 Desventajas

Difícil de elegir los parámetros óptimos ε y minPts.
No funciona bien si los clústeres tienen densidades muy diferentes.
Menos eficiente en conjuntos de datos muy grandes o de alta dimensión.

📌 Ejemplo visual

Supón un conjunto de datos con dos clústeres curvados y algo de ruido. K-means probablemente divida mal los clústeres porque supone formas circulares. DBSCAN, en cambio, los detecta correctamente y marca el ruido.

DigiTwo Digitaliatec

student•

La mejor explicación!

Juan José Mamani Tarqui

student•

<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:

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.
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.
Conexión de puntos:
- Conecta puntos centrales que están dentro del vecindario de otros puntos centrales, formando clústeres densos.
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.

Juan José Mamani Tarqui

student•

<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.

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).
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.

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