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DBSCAN
Définition :
DBSCAN est un algorithme de regroupement de données utilisé en intelligence artificielle et en analyse de données. Il permet d'identifier des clusters ou des groupes de points dans un ensemble de données en se basant sur leur proximité spatiale.
DBSCAN : Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise
DBSCAN est un algorithme de clustering largement utilisé en analyse de données et en intelligence artificielle. Son acronyme signifie "Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise", ce qui illustre bien son fonctionnement.
Principe de fonctionnement :
L'algorithme DBSCAN repose sur deux paramètres principaux : epsilon (ε) qui définit la distance maximale entre deux points pour qu'ils soient considérés comme voisins, et minPoints qui indique le nombre minimal de points dans un voisinage pour former un cluster.
DBSCAN attribue trois labels aux points de données :
- Core points : Les points qui ont au moins 'minPoints' points à une distance inférieure à 'epsilon'.
- Border points : Les points qui ne sont pas 'core points' mais qui sont dans le voisinage d'un 'core point'.
- Noise : Les points qui ne sont ni 'core points' ni 'border points'.
L'avantage de DBSCAN est sa capacité à identifier des clusters de formes arbitraires, à traiter efficacement le bruit et à être moins sensible aux valeurs aberrantes par rapport à d'autres méthodes de clustering.
Applications :
DBSCAN est largement utilisé dans divers domaines tels que la détection d'anomalies, la segmentation d'images, la recommandation de contenu, la cartographie et bien d'autres encore. Sa flexibilité et sa capacité à gérer des datasets de grande taille en font un outil précieux pour de nombreuses tâches liées à l'analyse de données.
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