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Apprendre Challenge: Using DBSCAN Clustering to Detect Outliers | Machine Learning Techniques
Data Anomaly Detection

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Challenge: Using DBSCAN Clustering to Detect Outliers

Tâche

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Now, you will apply the DBSCAN clustering algorithm to detect outliers on a simple Iris dataset.
You have to:

  1. Specify the parameters of the DBScan algorithm: set eps equal to 0.35 and min_samples equal to 6.
  2. Fit the algorithm and provide clustering.
  3. Get outlier indexes and indexes of normal data. Pay attention that outliers detected by the algorithm have a -1 label.

Solution

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Section 3. Chapitre 2
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