Allen's 데이터 맛집

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반의 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 포인트의 밀도에 따라 클러스터를 형성합니다. 이 알고리즘은 데이터의 밀도가 높은 지역을 클러스터로 간주하고, 데이터 포인트들 간의 거리를 기반으로 클러스터를 식별합니다. DBSCAN은 노이즈를 자동으로 처리할 수 있는 장점이 있어 실제로 많이 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이미지출처:https://medium.com/@jayaramganesh238/dbscan-clustering-dea27873ed30 장점 1. 유연성: 클러스터의 모양에 대한 가정이 없어 다양한 형태의 클러스터를 식별할 수 있습니다. 2. 이상치 탐지: 노이즈 포인트..