DBSCAN 클러스터링 알고리즘

기술노트
Admin (토론 | 기여)님의 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)'''

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=== 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 ===

=== 한 줄 요약 ===

'''DBSCAN은 데이터가 밀집된 부분을 중심으로 군집을 형성하는 밀도 기반 클러스터링 알고리즘이다.'''

'''복사해서 미디어위키 문서 편집창에 붙여넣으면 바로 사용할 수 있습니다.'''

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