Introduction

DBSCAN est un algorithme de clustering non-supervisé. Il repose sur un principe de densité, en créant des clusters dès qu'il y a suffisament de points regroupés dans une zone restreinte. Dans une seconde étape, il procède à l'extension du cluster aux points voisins lorsque ces derniers sont suffisament proches.

Fonctionnement étape par étape

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Jupyter

Le fichier Jupyter va te permettre de tester tes connaissances sur le fonctionnement de l'algorithme.
Il y a des parties à compléter sur les points clés de l'algorithme pour mieux comprendre son fonctionnement.
Cela te permettra en même temps de faire le code (en Python) de l'algorithme, ce qui peut être utile si tu en as besoin pour la suite.



Fiche résumé

Bravo !
Tu as fini ce tutoriel sur DBSCAN.
A ce stade, tu dois avoir compris le fonctionnement de l'algorithme, ce n'est maintenant plus une boite noire pour toi !
Néanmoins, si jamais il te venait à oublier certains détails, voici une fiche résumé qui te rafraichira la mémoire !