Odborné vysvětlení: DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) je algoritmus shlukování založený na hustotě. Identifikuje shluky jako oblasti s vysokou hustotou bodů, oddělené oblastmi s nízkou hustotou. Nevyžaduje předem určený počet shluků a dokáže detekovat shluky libovolného tvaru. Je odolný vůči šumu a odlehlým hodnotám.
Vysvětlení pro laiky: DBSCAN je jako hledání měst na mapě. Představte si, že máte mapu s mnoha tečkami, kde každá tečka představuje dům. DBSCAN hledá místa, kde je hodně domů blízko u sebe (to jsou města), a ignoruje osamocené domy (to je “šum”). Nepotřebuje vědět předem, kolik měst hledá, a dokáže najít města různých tvarů a velikostí. Je to užitečné, když AI potřebuje najít skupiny v datech, ale neví předem, kolik jich má být.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a density-based clustering algorithm. It identifies clusters as areas with a high density of points, separated by areas of low density. It doesn’t require a predetermined number of clusters and can detect clusters of arbitrary shape. It’s resistant to noise and outliers.
