DBSCAN 클러스터링 알고리즘: 두 판 사이의 차이
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* <nowiki>'''</nowiki>Epsilon(ε)<nowiki>'''</nowiki>: 특정 점을 기준으로 주변을 확인할 반경 | |||
* <nowiki>'''</nowiki>MinPts<nowiki>'''</nowiki>: 하나의 군집을 이루기 위한 최소 점 개수 | |||
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<nowiki>;</nowiki>2. <nowiki>'''</nowiki>경계점 (Border Point)<nowiki>'''</nowiki> <nowiki>:</nowiki>Epsilon 반경 내에 MinPts보다 적은 수의 점이 존재하는 경우 경계점이 된다. :군집의 외곽을 구성하며 중심점이 아니다. :예) 반경 5m 내에 3명 이하만 있다면 경계점이다. | |||
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* Epsilon 반경 안에 MinPts 이상의 점 존재 → <nowiki>'''중심점'''</nowiki> → 군집 형성 시작 | |||
* 중심점에서 연결된 점들 중 MinPts 미만 → <nowiki>'''경계점'''</nowiki> → 군집 확장 중지 | |||
* 어느 군집에도 연결되지 않음 → <nowiki>'''잡음점'''</nowiki> (군집에서 제외) | |||
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* 군집의 개수를 사전에 정하지 않아도 된다. | |||
* 다양한 형태의 군집을 찾아낼 수 있다. | |||
* 이상치(잡음점) 탐지가 쉽다. | |||
----=== DBSCAN의 단점 === | |||
* 반경(Epsilon) 설정에 민감하다. ** Epsilon이 너무 작으면 군집이 잘게 나누어진다. ** Epsilon이 너무 크면 군집이 하나로 뭉쳐버린다. | |||
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* <nowiki>[https://bcho.tistory.com/1205?category=555440 DBSCAN 이해하기]</nowiki> | |||
* [<nowiki/>[[/practice2code.blogspot.com/2017/07/dbscan-clustering-algorithm.html|https://practice2code.blogspot.com/2017/07/dbscan-clustering-algorithm.html]] DBSCAN 예시] | |||
> DBSCAN은 데이터가 밀집된 부분을 | ----=== 한 줄 요약 ===<blockquote><nowiki>'''DBSCAN은 데이터가 밀집된 부분을 중심으로 군집을 형성하는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘이다.'''</nowiki></blockquote> | ||
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2025년 4월 26일 (토) 12:29 판
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== DBSCAN 클러스터링 알고리즘 ==
'''DBSCAN'''(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터가 밀집된 정도(밀도)에 따라 군집(클러스터)을 나누는 알고리즘이다.
쉽게 말해, 데이터가 많이 몰려 있는 곳을 하나의 군집으로 판단하는 방법이다.
=== 기본 개념 ===
군집화를 위해 다음 두 가지 값을 정한다.
- '''Epsilon(ε)''': 특정 점을 기준으로 주변을 확인할 반경
- '''MinPts''': 하나의 군집을 이루기 위한 최소 점 개수
=== DBSCAN의 세 가지 핵심 요소 ===
;1. '''중심점 (Core Point)''' :한 점을 중심으로 Epsilon 반경 안에 MinPts 개 이상의 점이 존재할 때 중심점이 된다. :예) 반경 5m 내에 4명 이상의 사람이 있다면 중심점이다.
;2. '''경계점 (Border Point)''' :Epsilon 반경 내에 MinPts보다 적은 수의 점이 존재하는 경우 경계점이 된다. :군집의 외곽을 구성하며 중심점이 아니다. :예) 반경 5m 내에 3명 이하만 있다면 경계점이다.
;3. '''잡음점 (Noise Point)''' :Epsilon 반경 내에 점이 전혀 없거나, 군집에서 떨어진 경우 잡음점으로 분류된다. :예) 반경 5m 내에 아무도 없다면 잡음점이다.
=== 시각적 예시 ===
{| class="wikitable" style="text-align:center;" |-
| ! 중심점(Core Point) !! 경계점(Border Point) !! 잡음점(Noise Point) |
|---|
| style="background:#e0f7ff;" |
| style="background:#fff2cc;" |
| style="background:#fbeaea;" |
| } |
[[파일:DBSCAN_example.png|500px|가운데]]
- 파란색: '''중심점(Core Point)'''
- 노란색: '''경계점(Border Point)'''
- 빨간색: '''잡음점(Noise Point)'''
''※ 이미지 업로드 방법:
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위와 같이 이미지 이름으로 불러오세요.''
=== 알고리즘 동작 과정 요약 ===
- Epsilon 반경 안에 MinPts 이상의 점 존재 → '''중심점''' → 군집 형성 시작
- 중심점에서 연결된 점들 중 MinPts 미만 → '''경계점''' → 군집 확장 중지
- 어느 군집에도 연결되지 않음 → '''잡음점''' (군집에서 제외)
=== DBSCAN의 장점 ===
- 군집의 개수를 사전에 정하지 않아도 된다.
- 다양한 형태의 군집을 찾아낼 수 있다.
- 이상치(잡음점) 탐지가 쉽다.
=== DBSCAN의 단점 ===
- 반경(Epsilon) 설정에 민감하다. ** Epsilon이 너무 작으면 군집이 잘게 나누어진다. ** Epsilon이 너무 크면 군집이 하나로 뭉쳐버린다.
=== 참고 자료 ===
- [https://bcho.tistory.com/1205?category=555440 DBSCAN 이해하기]
- [https://practice2code.blogspot.com/2017/07/dbscan-clustering-algorithm.html DBSCAN 예시]
=== 한 줄 요약 ===
'''DBSCAN은 데이터가 밀집된 부분을 중심으로 군집을 형성하는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘이다.'''
'''복사해서 미디어위키 문서 편집창에 붙여넣으면 바로 사용할 수 있습니다.'''
