前処理、後処理を含めたDBSCAN関数化 - Qiita

はじめに DBSCANは、密度ベースのクラスタリング手法の1つです。sklearnライブラリを用いることで簡単に実装できます。...できますが、前処理(正規化)や後処理(クラスタリング結果とデータの紐づけ、クラスタごとにデータの分割)を毎回行うのが面倒だなー、と思ってます。 ですので、今回の記事は前処理・後処理を含めて2次元配列を対象としたDBSCANを関数化を行いました。 今回の記事では、関数化にフォーカスを当てて記事を作成するため、理論的な部分については最低限となります。 DBSCAN クラスタリングといえば距離ベースのk-meansが有名ですが、外れ値との相性がよくない・クラスタ数をしてする必要があり、結果への影響が大きい などのデメリットがあります。(理解しやすく実装しやすい・大規模なデータセットをうまく扱える などのメリットもあるため、全然使えないと手法ではありません。) DBS