DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est un algorithme de regroupement populaire utilisé dans l'apprentissage automatique (ML) et l'exploration de données. En tant que méthode d'apprentissage non supervisée, il regroupe les points de données qui sont très proches les uns des autres, en marquant les points qui se trouvent seuls dans les régions à faible densité comme des valeurs aberrantes ou du bruit. Contrairement aux méthodes de partitionnement telles que K-means, DBSCAN peut découvrir des grappes de formes arbitraires et ne nécessite pas que le nombre de grappes soit spécifié au préalable, ce qui le rend polyvalent pour diverses tâches d'exploration de données dans le cadre de l'intelligence artificielle (IA).
Principaux avantages
DBSCAN offre plusieurs avantages par rapport aux autres algorithmes de regroupement :
- Traite efficacement le bruit : Il identifie et étiquette explicitement les points de bruit, ce que de nombreux autres algorithmes ne parviennent pas à faire.
- Formes arbitraires des grappes : il peut trouver des grappes qui ne sont pas sphériques, contrairement aux algorithmes comme le regroupement par K-moyennes qui supposent que les grappes sont convexes ou sphériques.
- Il n'est pas nécessaire de spécifier à l'avance le nombre de grappes : Le nombre de grappes est déterminé par l'algorithme en fonction de la structure de densité des données.
Cependant, elle peut être sensible au choix des eps et minPts, et sa performance peut se dégrader sur les données à haute dimension en raison de la "La malédiction de la dimensionnalité".
Applications dans le monde réel
La capacité de DBSCAN à trouver des groupes denses et à isoler les valeurs aberrantes le rend précieux dans divers domaines :
- Détection d'anomalie: Identifier les transactions inhabituelles en finance, détecter les intrusions dans les réseaux pour améliorer la sécurité des données, ou trouver les articles défectueux dans le contrôle de la qualité de la fabrication, souvent en complément de la vision par ordinateur dans les systèmes de fabrication.
- Analyse des données géospatiales : Regrouper les lieux d'incidents (comme les crimes ou les épidémies) sur une carte pour identifier les points chauds, analyser les distributions de clients pour la planification de la vente au détail, ou comprendre les schémas dans l'analyse des images satellites. Cela aide à développer des solutions pour l'IA dans les villes intelligentes.
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Comment fonctionne DBSCAN
DBSCAN fonctionne sur la base du concept d'accessibilité de la densité. Il définit les grappes comme des régions denses de points de données séparées par des zones de plus faible densité. L'algorithme repose sur deux paramètres clés : "epsilon" (eps) et "points minimum" (minPts). Epsilon définit la distance maximale entre deux points pour qu'ils soient considérés comme voisins, ce qui revient à définir un rayon autour de chaque point. MinPts spécifie le nombre minimum de points requis dans le voisinage epsilon d'un point (y compris le point lui-même) pour qu'il soit classé comme "point central".
Les points sont classés comme suit :
L'algorithme commence par un point arbitraire et récupère son voisinage epsilon. S'il s'agit d'un point central, un nouveau groupe est créé. L'algorithme étend ensuite ce groupe en ajoutant tous les points directement accessibles (voisins) et en explorant itérativement leurs voisinages. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'aucun point ne puisse plus être ajouté à un groupe.