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

## Açıq mənbə proyektləri
* scikit-learn DBSCAN
* HDBSCAN*

## İstinadlar

## Həmçinin bax
* OPTICS

## Xarici keçidlər
* scikit-learn DBSCAN rəhbərliyi