DBSCAN

DBSCAN (ing. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — sıxlığa əsaslanan, kənar nöqtələri aşkar edə bilən klasterləşdirmə alqoritmi. 1996-cı ildə Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander və Xiaowei Xu tərəfindən təklif edilib. DBSCAN klasterlərin sayını əvvəlcədən bilmədən, istənilən forma malik qrupları ayırd edə bilməsi ilə K-means və iyerarxik üsullardan fərqlənir.

 Tarixi 
DBSCAN ilk dəfə 1996-cı ildə KDD konfransında təqdim olunub. “A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise” adlı məqalədə təsvir edilib və o vaxtdan verilənlər bazaları, maşın öyrənməsi və süni intellekt sahələrində geniş istifadə olunur.

 İş prinsipi 
Alqoritm hər bir məlumat nöqtəsini üç sinfə ayırır:

 Nüvə nöqtəsi - ε radiusunda ən azı MinPts qonşusu olan nöqtə.
 Sərhəd nöqtəsi - nüvənin qonşusu olan, lakin özü nüvə olmayan nöqtə.
 Kənar nöqtə - heç bir nüvənin qonşusu olmayan nöqtə.

İlk olaraq ε və MinPts dəyərləri ilə bütün məlumatlar gəzilir. Nüvə tapıldıqda onun sıxlıq-çatan komponenti ilə bir klaster qurulur və klasterin sərhədləri genişləndirilir. Qalan kənar nöqtələr “qurultay” (noise) kimi işarələnir.

 Parametrlər 
 ε (epsilon) - radius; iki nöqtə arası maksimum məsafə.
 MinPts - ε radiusunda axtarılan minimum nöqtə sayı.

Parametrlərin seçimi məlumat dəstinin sıxlığından və sahə biliklərindən asılıdır. Səhv seçim klasterlərin ya çox parçalanmasına, ya da birləşməsinə gətirib çıxara bilər.

 Üstünlükləri 
 Klasterlərin sayını əvvəlcədən bilməyə ehtiyac yoxdur.
 İstənilən forma malik klasterləri aşkar edir.
 Kənar məlumatları avtomatik ayırır.
 Səssiz verilənlərə qarşı davamlıdır.

 Məhdudiyyətləri 
 İncə tənzimlənmiş ε və MinPts tələb edir; fərqli sıxlıqdakı klasterlərdə çətinlik yarana bilər.
 Yüksək ölçülü məlumatlarda məsafə hesabı çətinləşir; vaxt mürəkkəbliyi O(n²) həddindədir.
 Bərabər sıxlıqdan kənar məlumat dəstlərində klaster sərhədləri qeyri-müəyyən ola bilər.

 Tətbiq sahələri 
 Energetika 
Külək enerjisi qısa-müddətli proqnozlarında DBSCAN-RFE-LightGBM kombinasiyası anomal məlumatları təmizləyir və proqnoz dəqiqliyini 1,9 MAE və 3,4 RMSE qədər artırır. Günəş fotovoltaik stansiyaları üçün DBSCAN-SVM mərhələsi PSO-LSTM modelinə hazırlıq mərhələsində istifadə edilərək qeyri-şəffaf havalarda xətanı əhəmiyyətli dərəcədə azaldır.

 Nəqliyyat və gəmiçilik 
MSA-iDBSCAN adaptiv metodu Bohai dənizi və Çançyan çay estuarisi AIS trayektoriyalarını klasterləşdirərək gəmi hərəkət rejimlərini daha sıx və daha az xəttlə ayırır; Silhouette əmsalı klassik DBSCAN-a nisbətən 0,15 artaraq 0,73-ə çatır. İctimai nəqliyyat istifadəçilərinin fəaliyyət məkanlarını aşkar etmək üçün Konya (Türkiyə) smart-kart məlumatlarına ST-DBSCAN tətbiq edilmiş və məkansal-zamani fokuslama 12% yaxşılaşdırılmışdır.

 Tibb və bio-tibb 
Koronar angioqrafiya görüntülərində DBSCAN damar pikselərini birləşdirərək 0,97 accuracy və 0,90 sensitivity ilə damar ağacını seqmentləşdirir. Keyfiyyət Funksiyası Yayımı (QFD) prosesində DBSCAN vacib mühəndislik xüsusiyyətlərini seçmə mərhələsində istifadə edilərək 5 kritik xüsusiyyətin daha sürətli və dəqiq müəyyənləşməsinə imkan verir.

 Astronavtika və astronomiya 
DMD-DBSCAN hibrid üsulu təyyarə modelinin modal parametrlərini 3-D optik ölçmələrdən avtomatik ayırd edir; klassik SSI-yə nisbətən hesablama vaxtı 40% azalır. Gaia DR3 məlumatları əsasında 12 açıq ulduz cəmiyyətində üzvlük DBSCAN ilə 0,2 kpc-dək radiusda 20-yə qədər parlaqlıq limitində (G ≈ 20) təsbit edilmişdir.

 Mədən və sənaye 
Yeraltı qaya sütunlarının kəsilmə xarakteristikası üçün DBSCAN point-cloud məlumatlarında diskontinuitələri 0,85 IOU ilə ayırd edir; kəsilmə tamamlanmadan əvvəl xətası 0,12-dən 0,04-ə düşür. Zr-4 ərintisində lazer kəsmə prosesində DBSCAN kənarlıq xüsusiyyətləri əsasında parametr anomaliyalarını 100% dəqiqliklə tanıyır.

 Hidrologiya və ətraf mühit 
STL-DBSCAN inteqrizi Shanghai anbarlarında DO və pH onlayn monitorinqi üçün 0,91 precision və 0,81 recall ilə məlumat təmizləyir. DBSCAN-FlowSort Anhui əyalətində daşqın risklərini “təhlükə-məruz qalma-həssaslıq” qarşılıqlı təsirlərini nəzərə alaraq FlowSort üsuluna istinad profilləri avtomatik yaradır və yüksək riskli ərazilərin 94% düzgün təsnifatını təmin edir.

 Tək milləşdirilmiş variantları 
GB-DBSCAN qranul-top yanaşması ilə vaxt mürəkkəbliyi O(n²)-dən O(n log n)-ə endirir. NaGB-DBSCAN natural neighbor + qranul-top birləşməsidir; yalnız bir parametr tələb edir və həterogen sıxlıqlı dəstlərdə Purity & NMI > 90% əldə edir. MDBSCAN çox-sıxlıqlı dəstlərdə “böl və hökm et” strategiyası ilə DBSCAN-ın qabaqcıl variantlarından üstün nəticələr verir. Constrained HC-DBSCAN xüsusi ADMMBO hiperparametr optimallaşdırması ilə klaster sayı məhdudlaşdırıla bilir; penalize olunmuş Davies-Bouldin indeksi O(N) hesabı ilə effektivləşir.

 Proqramlaşdırma və kitabxanalar 
 Python: sklearn.cluster.DBSCAN, hdbscan
 R: dbscan, fpc
 MATLAB: Statistics and Machine Learning Toolbox - dbscan funksiyası
 WEKA: OPTICS və DBSCAN plaginləri

 Müqayisə 
+ Əsas klasterləşdirmə alqoritmləri ilə müqayisə Alqoritm  Klaster sayı  Forma məhdudiyyəti  Kənar aşkarlama  Parametr sayı K-means  Əvvəldən tələb olunur  Kürəvi  Yox  1 (k) İyerarxik  Əvvəldən və ya kəsilmə  Yox  Zəif  1-2 DBSCAN  Avtomatik  Yoxdur  Var  2 (ε, MinPts)

 Açıq mənbə proyektləri 
 scikit-learn DBSCAN
 HDBSCAN*

 İstinadlar 

 Həmçinin bax 
 OPTICS

 Xarici keçidlər 
 scikit-learn DBSCAN rəhbərliyi

Kateqoriya:Süni intellekt
Kateqoriya:Riyazi statistika