DBSCAN – Práctica
Introducción a DBSCAN
El algoritmo DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications wiht Noise) es una de las técnicas más utilizadas en el ámbito del clustering no supervisado. A diferencia de otros métodos, como K-means, que requieren una predefinición del número de clústeres, DBSCAN identifica clústeres en base a la densidad de datos, lo que lo convierte en una poderosa herramienta para la detección de anomalías y en la exploración de datos espaciales. En este artículo, exploraremos cómo funciona DBSCAN, sus aplicaciones prácticas y cómo implementarlo usando Python.
Cómo...
