DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링으로 K-Means의 단점을 해결합니다.
DBSCAN은 밀도를 기반으로 클러스터를 찾고 K를 자동으로 결정하며, 아웃라이어를 명시적으로 라벨링합니다. 이와 같은 방식으로 밀도 기반 클러스터링의 개념을 다루고, eps와 min_samples 파라미터를 조절하는 방법도 설명합니다. 또한 DBSCAN의 사용 사례와 K-Means와 비교하여 어떤 경우에 더 유리한지는 알고 있어야 합니다.
DBSCAN is a density-based clustering method that addresses K-Means shortcomings.
DBSCAN finds clusters based on density rather than distance to centroids, automatically determines K, and explicitly labels outliers. The article explains key concepts like eps and min_samples, as well as how to tune DBSCAN parameters effectively. Additionally, it covers when DBSCAN outperforms K-Means and its applications in anomaly detection.