DBSCAN
밀도 기반 군집화 알고리즘으로, 임의의 형태의 군집을 발견하고 노이즈를 식별합니다. Density-based clustering that discovers clusters of arbitrary shape and identifies noise.모델 유형
- 카테고리:
clustering - 라이브러리:
sklearn
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
epsilon | Epsilon (ε) | slider | 0.8 |
minPoints | Min Points | slider | 3 |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /clustering/dbscan
- 공식 문서: Stable 문서
- 공식 API 인덱스: 바로가기