DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), veri kümesindeki yoğunluk tabanlı kümeleri bulmak için kullanılan bir veri madenciliği algoritmasıdır. Diğer kümeleme algoritmalarından (örneğin, k-ortalama) farklı olarak, DBSCAN, kümelerin şekli hakkında önsel bir varsayımda bulunmaz ve gürültüyü etkili bir şekilde ele alabilir. Bu özellikleri sayesinde, çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.
DBSCAN, iki ana parametreye dayanır:
Epsilon (ε): Bir noktanın etrafındaki arama yarıçapını tanımlar. Bu yarıçap içindeki noktalar, o noktanın "komşuları" olarak kabul edilir.
MinPts: Bir noktanın "çekirdek nokta" olarak kabul edilmesi için epsilon yarıçapı içinde bulunması gereken minimum nokta sayısıdır.
Bu parametrelere göre noktalar üç kategoriye ayrılır:
Çekirdek Nokta (Core Point): Epsilon yarıçapı içinde en az MinPts sayıda komşusu olan noktadır.
Ulaşılabilir Nokta (Reachable Point): Bir çekirdek noktadan doğrudan ulaşılabilen (yani, o çekirdek noktanın epsilon yarıçapı içinde bulunan) veya bir dizi çekirdek nokta aracılığıyla dolaylı olarak ulaşılabilen noktadır.
Gürültü (Noise): Çekirdek nokta olmayan ve hiçbir çekirdek noktadan ulaşılabilir olmayan noktadır. Bu noktalara "aykırı değerler" de denir.
DBSCAN algoritması aşağıdaki adımları izler:
Ziyaret Edilmemiş Nokta Seçimi: Veri kümesinden henüz ziyaret edilmemiş rastgele bir nokta seçilir.
Komşu Bulma: Seçilen noktanın epsilon yarıçapı içindeki tüm noktalar bulunur.
Çekirdek Nokta Kontrolü: Eğer seçilen noktanın etrafındaki komşu sayısı MinPts değerinden büyük veya eşit ise, bu nokta bir çekirdek noktadır.
Çekirdek Nokta ise: Yeni bir küme oluşturulur ve bu çekirdek noktadan ulaşılabilir tüm noktalar bu kümeye eklenir. Bu işlem, kümenin sınırlarına ulaşılana kadar (yani, kümede yeni çekirdek nokta bulunmayana kadar) devam eder.
Çekirdek Nokta Değilse: Seçilen nokta, mevcut kümenin sınırında bir nokta olabilir veya gürültü olarak işaretlenebilir.
Tekrar: Ziyaret edilmemiş nokta kalmayana kadar 1. adıma geri dönülür.
Şekil Esnekliği: Kümelerin şekli hakkında herhangi bir varsayımda bulunmaz. Bu sayede, karmaşık ve düzensiz şekilli kümeleri başarıyla bulabilir.
Gürültüye Dayanıklılık: Gürültüyü (aykırı değerleri) otomatik olarak tespit eder ve kümeleme işleminden çıkarır.
Parametre Duyarlılığı (Görece): ε ve MinPts parametreleri, kümeleme sonuçlarını etkileyebilir, ancak genellikle diğer kümeleme algoritmalarına göre parametre ayarlaması daha kolaydır.
Yoğunluk Değişkenliği: Farklı yoğunluklara sahip kümeleri bulmada zorlanabilir. Eğer bir kümenin yoğunluğu çok düşükse, DBSCAN bu kümeyi gürültü olarak algılayabilir.
Parametre Seçimi: ε ve MinPts parametrelerinin doğru seçilmesi önemlidir. Yanlış parametre seçimi, kümeleme sonuçlarının doğruluğunu olumsuz etkileyebilir.
Yüksek Boyutluluk: Yüksek boyutlu verilerde (çok sayıda özellik içeren verilerde) "boyutluluk laneti" nedeniyle etkinliği azalabilir.
Epsilon (ε): Genellikle, bir "k-mesafe grafiği" kullanılarak belirlenir. Bu grafikte, her nokta için en yakın k komşusuna olan uzaklıklar sıralanır. Grafikteki belirgin bir "diz" veya "dirsek" noktası, uygun bir ε değeri olarak kabul edilebilir. k değeri genellikle MinPts olarak ayarlanır.
MinPts: Genellikle veri kümesinin boyutuna ve karmaşıklığına bağlıdır. Genel bir kural olarak, MinPts en azından veri kümesinin boyutunun logaritması kadar olmalıdır. Örneğin, büyük veri kümeleri için daha yüksek MinPts değerleri kullanılabilir.
DBSCAN, çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:
Veri Madenciliği: Müşteri segmentasyonu, anormallik tespiti, dolandırıcılık tespiti gibi uygulamalarda kullanılır.
Görüntü İşleme: Nesne tespiti, görüntü segmentasyonu gibi görevlerde kullanılır.
Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS): Mekansal veri analizi, trafik yoğunluğu analizi, suç haritalama gibi uygulamalarda kullanılır. Örneğin, İstanbul'daki hava kirliliği yoğunluğunun analizinde kullanılabilir.
Biyoloji: Gen ekspresyon verilerinin analizi, protein etkileşim ağlarının analizi gibi alanlarda kullanılır.
K-Ortalama: DBSCAN, kümelerin şekli hakkında varsayımda bulunmadığı için k-ortalama algoritmasına göre daha esnektir. Ancak, k-ortalama, DBSCAN'e göre daha hızlı çalışabilir ve farklı yoğunluklara sahip kümeleri daha iyi işleyebilir.
Hiyerarşik Kümeleme: Hiyerarşik kümeleme algoritmaları, veri kümesini bir hiyerarşi içinde organize eder. DBSCAN ise, doğrudan yoğunluk tabanlı kümeler oluşturur. Hiyerarşik kümeleme, farklı ölçeklerde kümeleri keşfetmek için kullanışlı olabilirken, DBSCAN gürültüyü daha iyi ele alabilir.
DBSCAN, yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritması olarak, çeşitli alanlarda değerli sonuçlar sunar. Şekil esnekliği ve gürültüye dayanıklılığı sayesinde, diğer kümeleme algoritmalarının zorlandığı durumlarda başarılı olabilir. Ancak, parametre seçimi ve değişken yoğunluklu kümelerle başa çıkma konusundaki sınırlamaları dikkate alınmalıdır.