[R언어] DBSCAN 군집화 알고리즘
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로 데이터의 밀도에 따라 클러스터를 형성하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 노이즈가 있는 데이터에서 중요한 클러스터들을 찾을 수 있으며, 클러스터의 모양이나 밀도에 영향을 받지 않는다.
알고리즘 개요
DBSCAN 알고리즘은 두 개의 매개변수인 epsilon (주변 영역의 크기)와 minPts (클러스터를 형성하기 위한 최소 데이터 포인트 수)를 사용한다.
- 알고리즘은 임의의 데이터 포인트에서 시작하여 epsilon 거리 안에 최소 minPts 개의 이웃이 존재하면 이 데이터 포인트를 핵심 요소(core point)로 분류한다.
- 핵심 요소에서 epsilon 거리 안에 있는 다른 데이터 포인트를 찾아 서로 연결되어 있으면 동일한 클러스터로 분류한다.
- 동일한 클러스터에 속하지 않지만 다른 핵심 요소의 epsilon 거리 안에 위치한 데이터 포인트는 이웃(outlier)으로 분류된다.
장점
- 클러스터의 모양에 영향을 받지 않으며, 노이즈 처리에 우수하다.
- 클러스터의 개수를 미리 지정할 필요가 없다.
주의사항
- epsilon과 minPts 매개변수에 적절한 값을 설정하는 것이 중요하다.
예제 코드
# DBSCAN 패키지 설치
install.packages("dbscan")
# 라이브러리 불러오기
library(dbscan)
# 데이터 로드
data <- read.csv("data.csv")
# 핵심 요소 추출
dbscan_result <- dbscan(data, eps = 0.5, minPts = 5)
# 클러스터링 결과
cluster_result <- dbscan_result$cluster
결론
DBSCAN 알고리즘은 데이터의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하기 때문에 다양한 군집화 문제에 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 적절한 매개변수 값 설정과 데이터의 특성을 고려하여 사용해야 한다.
참고 자료
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Kdd (Vol. 96, pp. 226–231).
- https://www.rdocumentation.org/packages/dbscan/versions/1.1-7/topics/dbscan