DBSCANは分割数は指定できるの？

2024年6月8日

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）は、クラスタの数を事前に指定する必要がない、密度に基づいたクラスタリングアルゴリズムです。DBSCANでは、指定されたパラメータに基づいてデータポイントの密度に基づいてクラスタを形成しますが、クラスタの数を直接的に指定することはできません。

DBSCANの主なパラメータには以下の2つがあります：

1. ε（イプシロン）： これは、データポイントがお互いに近いと見なされる距離の閾値を表します。εの範囲内にあるデータポイントは、お互いに密度連結していると見なされます。

2. MinPts（最小ポイント数）： これは、クラスタと見なすための最小のデータポイントの数を表します。指定されたεの範囲内にMinPts以上のデータポイントが存在する場合、その領域はクラスタとして扱われます。

DBSCANは、これらのパラメータを調整することで、異なるデータセットやデータの密度に適応させることができます。ただし、適切なパラメータ値を選択するためには、データの特性やクラスタリングの目的を理解し、実験や評価を行う必要があります。