DBSCAN: Agrupamento de Dados Baseado em Densidade

Aprenda como o DBSCAN agrupa dados complexos sem precisar definir o número de clusters. Ideal para padrões irregulares e detecção de outliers.

O Que é o DBSCAN

O DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) é um algoritmo de aprendizado não supervisionado usado para encontrar clusters em conjuntos de dados com formas irregulares e com ruído.
Ao contrário de métodos como o K-Means, o DBSCAN não exige que o número de clusters seja definido antecipadamente e é capaz de identificar outliers automaticamente.

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Como Funciona o DBSCAN

O algoritmo se baseia em dois parâmetros principais:

• ε (eps): distância máxima entre dois pontos para que sejam considerados vizinhos.
• minPts: número mínimo de pontos para formar um cluster.

O DBSCAN classifica cada ponto como:

1. Ponto central – tem vizinhos suficientes.
2. Ponto de borda – está próximo de um ponto central, mas tem poucos vizinhos.
3. Ruído – não pertence a nenhum cluster.

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Principais Aplicações do DBSCAN

• Detecção de anomalias em dados financeiros.
• Análise de tráfego e geolocalização.
• Agrupamento de dados espaciais em GIS.
• Reconhecimento de padrões complexos em imagens e sinais.

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Vantagens e Limitações do DBSCAN

Vantagens:

• Não requer número de clusters pré-definido.
• Lida bem com clusters de formas irregulares.
• Identifica automaticamente pontos de ruído.

Limitações:

• Sensível à escolha dos parâmetros ε e minPts.
• Pode ter desempenho ruim em dados com densidade variável.

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Quando Usar o DBSCAN

O DBSCAN é indicado quando:

• O formato dos clusters não é esférico.
• Há presença de outliers que precisam ser identificados.
• Não se sabe previamente quantos grupos existem nos dados.

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