Perché DBSCAN?
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) offre un'alternativa potente agli algoritmi di clustering tradizionali come K-means e il clustering gerarchico, soprattutto quando si lavora con cluster di forme arbitrarie e dataset contenenti rumore.
La tabella sopra evidenzia i principali vantaggi di DBSCAN: la sua capacità di individuare cluster di qualsiasi forma, la sua robustezza al rumore e la determinazione automatica del numero di cluster.
Pertanto, DBSCAN è particolarmente adatto per scenari in cui:
-
I cluster hanno forme irregolari;
-
Sono presenti punti rumorosi che devono essere identificati;
-
Il numero di cluster non è noto a priori;
-
La densità dei dati varia all'interno del dataset.
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La tabella sopra evidenzia i principali vantaggi di DBSCAN: la sua capacità di individuare cluster di qualsiasi forma, la sua robustezza al rumore e la determinazione automatica del numero di cluster.
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