kNN-DBSCANの理論的な性質をさらに詳しく知りたい。例えば、DBSCANとの違いや、パラメータ設定との関係などについて。
kNN-DBSCANは、DBSCANに基づきながらも、異なるアプローチを取る密度ベースのクラスタリングアルゴリズムです。DBSCANでは、ポイントがコアポイント、ボーダーポイント、ノイズポイントに分類される際に、𝜖半径内の近傍点の数に基づいています。一方、kNN-DBSCANでは、k近傍グラフを使用してコアポイントを定義し、𝑀近傍の最大距離が𝜖以下である場合にコアポイントと見なします。このため、kNN-DBSCANは、DBSCANよりも柔軟にパラメータを設定でき、特に𝑀がkより小さい場合でも適切に機能します。また、kNN-DBSCANは、同じ入力パラメータを使用した場合、DBSCANのクラスタリング結果と一致することが理論的に証明されています。これにより、kNN-DBSCANは、DBSCANのスケーラビリティの問題を克服しつつ、同等のクラスタリング品質を提供することが可能です。