DBSCAN

O DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) agrupa dados com base na densidade de pontos. Ele identifica regiões densas e as expande até que não seja mais possível incluir novos pontos dentro de um raio especificado. Os pontos que não pertencem a nenhuma região densa são classificados como "ruído" e ficam fora dos clusters. Esse algoritmo é excelente para detectar clusters de formatos irregulares e ignorar outliers, mas sua eficácia depende muito de escolher os parâmetros corretos.

EXEMPLO DE USO

uses
  UDBSCAN;
  
procedure ExampleClustering;
begin
  ShowArray(DBSCAN('C:\Delphai\Delphai\Datasets\Iris-Clustering.csv', 0.1, 5));
end;

GUIA DE CLASSES E MÉTODOS

• function DBSCAN(aData : String; aEps: Double; aMinPts: Integer; aHasHeader : Boolean = True): TArray; ou

• function DBSCAN(aData : TDataSet; aEps: Double; aMinPts: Integer): TArray; : define os grupos.

  • aData : caminho do arquivo CSV ou objeto TDataSet que contém os dados que serão usados para treinamento.

  • aEps : (Epsilon) determina o raio máximo em torno de um ponto para considerar outros como vizinhos, definindo a densidade necessária para formar agrupamentos no DBSCAN.

  • aHasHeader : indica se tem cabeçalho no arquivo.