프로젝트/방법론명:

DBSCAN

유형:

클러스터링 알고리즘

개요:

DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 포인트의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성합니다.

추진/개발 주체:

Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander, Xiaowei Xu

추진 시기:

1996년

적용 분야:

데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리 등

핵심 내용 및 구성:

DBSCAN은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하며, 노이즈와 이상치를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 알고리즘은 두 개의 주요 매개변수인 ε(입실론)과 MinPts(최소 포인트 수)를 사용하여 클러스터를 정의합니다. ε는 두 포인트가 같은 클러스터에 속하기 위한 최대 거리이며, MinPts는 클러스터를 형성하기 위한 최소 포인트 수입니다. DBSCAN은 밀도가 높은 영역을 클러스터로 식별하고, 밀도가 낮은 영역을 노이즈로 간주합니다. 이 방법론은 특히 클러스터의 모양이 비구조적이거나 비정형적인 경우에 유용합니다.

성과 및 영향:

DBSCAN은 비구조적 데이터에서 효과적으로 클러스터를 식별할 수 있어 데이터 분석 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 노이즈 처리에 강점이 있어 다양한 산업에서 활용됩니다.

관련 사례:

고객 세분화, 이상 탐지, 지리적 데이터 분석 등 다양한 분야에서 DBSCAN이 활용됩니다.

이칭(alias):

Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise

참고 정보:

DBSCAN은 비선형 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 클러스터링 도구로, 다양한 데이터 분석 툴에서 지원됩니다.