Приложение доступно по ссылке: https://edgefirewalk.github.io/dbscan-react-visualization/
Кластеризация — это процесс разделения множества объектов на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты в одной группе были более похожи друг на друга, чем на объекты из других групп. Методы кластеризации, основанные на концентрации объектов (Density-based methods), фокусируются на выявлении областей с высокой плотностью объектов. Эти методы особенно полезны для обнаружения кластеров произвольной формы и для работы с данными, содержащими шум.
Одним из наиболее известных методов кластеризации, основанных на концентрации объектов, является алгоритм DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами). Это алгоритм кластеризации, основанной на плотности: если дан набор точек в некотором пространстве, алгоритм группирует вместе точки, которые тесно расположены (точки со многими близкими соседями), помечая как выбросы точки, которые находятся одиноко в областях с малой плотностью (ближайшие соседи которых лежат далеко).
DBSCAN был изобретен в 1996 году Мартином Эстером, Хансом-Петером Кригелем, Йоргом Сэндером и Ксавьером Ксао.
Вот некоторые из ключевых областей применения DBSCAN:
-
Анализ данных и машинное обучение:
- Кластеризация данных: DBSCAN используется для выявления групп (кластеров) в данных, особенно когда форма кластеров неизвестна заранее.
- Обнаружение аномалий: DBSCAN может выявлять шумовые точки, которые не принадлежат ни к одному кластеру, что полезно для обнаружения аномалий.
-
Геопространственный анализ:
- Анализ пространственных данных: DBSCAN часто используется для кластеризации геопространственных данных, таких как GPS-координаты, для выявления плотных областей.
- Городское планирование: Анализ плотности населения, транспортных потоков и других городских данных.
-
Биоинформатика:
- Анализ генетических данных: Кластеризация генетических последовательностей или экспрессионных данных для выявления групп генов с похожими характеристиками.
- Анализ протеомных данных: Кластеризация белковых данных для выявления функциональных групп.
-
Маркетинг и анализ потребителей:
- Сегментация клиентов: Кластеризация клиентов на основе их поведения, предпочтений или демографических данных.
- Анализ рынка: Выявление групп потребителей с похожими характеристиками для целевого маркетинга.
-
Обработка изображений и компьютерное зрение:
- Сегментация изображений: Кластеризация пикселей для выявления объектов или областей на изображениях.
- Анализ видео: Кластеризация движущихся объектов в видеопотоках.
-
Социальные сети и анализ текста:
- Анализ социальных сетей: Кластеризация пользователей на основе их взаимодействий или интересов.
- Анализ текста: Кластеризация документов или текстов на основе их содержания.
-
Финансовый анализ:
- Обнаружение мошенничества: Кластеризация транзакций для выявления аномальных операций.
- Анализ рисков: Кластеризация клиентов или транзакций для оценки рисков.
-
Научные исследования:
- Анализ данных экспериментов: Кластеризация данных из научных экспериментов для выявления закономерностей и аномалий.
- Астрономия: Кластеризация данных о звездах, галактиках и других космических объектах.
У алгоритма есть всего два параметра:
- Eps (ε): Радиус, в пределах которого ищется минимальное количество точек.
- MinPts: Минимальное количество точек, необходимое для формирования плотной области (кластера).
Также, в ходе работы алгоритма, может быть обнаружено 4 вида точек:
- Точка p называется основной, если по меньшей мере minPts точек находятся на расстоянии, не превосходящем Eps до неё (включая саму точку p).
- Точка называется прямо достижимой из основной, если эта точка находится на расстоянии, не большем Eps, от основной точки.
- Точка называется достижимой, если до неё имеется путь, состоящий из прямо достижимых точек.
- Все точки, не достижимые из основных точек, называются точками шума и считаются выбросами.
Преимущества DBSCAN:
- Обнаружение кластеров произвольной формы: DBSCAN может находить кластеры любой формы, в отличие от методов, основанных на расстоянии, таких как K-means.
- Устойчивость к шуму: DBSCAN может игнорировать шумные точки, которые не принадлежат ни к одному кластеру.
- Не требует заранее заданного количества кластеров: DBSCAN автоматически определяет количество кластеров на основе данных.
Недостатки DBSCAN:
- Чувствительность к выбору параметров: Выбор значений Eps и MinPts может существенно влиять на результаты кластеризации.
- Неэффективность на данных с разной плотностью: DBSCAN может не справляться с данными, где кластеры имеют разную плотность.