Introducción a DBSCAN

¿Cómo Funciona DBSCAN?

• minsamples: Este es el número mínimo de puntos (incluyendo el punto central) que deben encontrarse dentro del radio eps para que se considere que un punto es un «punto central» de un cluster.

1. Puntos centrales: Son aquellos que tienen al menos minsamples vecinos dentro de la distancia eps.

1. Puntos de borde: Son aquellos que están dentro del rango de eps de un punto central, pero no tienen suficientes vecinos (menos de minsamples).

1. Ruido: Son puntos que no pertenecen ni a puntos centrales ni a puntos de borde, es decir, son considerados outliers.

Ventajas de DBSCAN

1. No requiere especificar el número de clusters: A diferencia de K-means, donde debes definir el número de clusters a priori, DBSCAN determina automáticamente el número de grupos basándose en la densidad de los datos.

1. identificación de ruido: el algoritmo no solo identifica clusters densos, sino que también clasifica claramente los puntos que son considerados ruido o outliers.

1. Forma arbitraria de clusters: DBSCAN puede identificar clusters de diversas formas, no necesariamente esféricas, lo que lo convierte en un algoritmo versátil para diferentes tipos de datos.

1. Robustez a outliers: La capacidad del algoritmo para identificar y separar el ruido da como resultado clusters más limpios y significativos.

Desventajas de DBSCAN

1. Sensibilidad a la elección de parámetros: La calidad de los clusters generados por DBSCAN depende en gran medida de la elección de los parámetros eps y minsamples. Elegir valores incorrectos puede resultar en clusters poco representativos.

bash

pip install scikit-learn

python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import DBSCAN

from sklearn.datasets import makemoons



Generando un conjunto de datos de ejemplo


X,  = makemoons(nsamples=300, noise=0.05, randomstate=42)



Aplicando DBSCAN


dbscan = DBSCAN(eps=0.2, minsamples=5)

clusters = dbscan.fitpredict(X)



Visualizando los resultados


plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', marker='o', edgecolor='black', s=50)

plt.title('DBSCAN Clustering')

plt.xlabel('X-axis')

plt.ylabel('Y-axis')

plt.show()

• eps: Un buen comienzo es probar varios valores para entender cómo afectan la formación de clusters. Usualmente, se puede graficar el gráfico de distancias k-ésimas (entendiendo qué tan bien se comporta el algoritmo) para encontrar un valor óptimo de eps.

• min_samples: Este valor puede estar relacionado con el tamaño deseado de los clusters. En conjuntos de datos donde se espera que los clusters sean pequeños, un valor más bajo puede ser apropiado; mientras que para conjuntos de datos más grandes, podrías querer aumentar este valor.

Aplicaciones Prácticas de DBSCAN

1. Análisis geoespacial: En la detección de áreas densas en un mapa, como zonas de crimen o áreas de concentración de clientes.

1. reconocimiento de patrones: Para identificar patrones inusuales en conjuntos de datos, como detección de fraudes.

1. Ciencia de datos: A menudo usado en preprocesamiento, donde se desea eliminar outliers antes de aplicar modelos de aprendizaje automático.

1. Visión por computadora: En la agrupación de características y detección de objetos, DBSCAN permite identificar formas y objetos en imágenes.

Conclusión