DBScan

Nadhij Hakiman Alim – 17106050026

Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
merupakan metode clustering yang digunakkan pada proses machine learning untuk memisahkan antara cluster dengan kepadatan tinggi dari cluster kepadatan rendah.

Berdasarkan seperangkat titik (mari kita berpikir dalam ruang bidimensional), DBSCAN mengelompokkan titik-titik yang berdekatan satu sama lain berdasarkan pengukuran jarak (biasanya jarak Euclidean) dan jumlah titik minimum. Hal ini juga menandai titik-titik yang berada di daerah dengan kepadatan rendah.

Concept Map : Data Mining – Discovery – Unsupervised – Klasterisasi – DBSCAN

Ref:
– https://medium.com/@elutins/dbscan-what-is-it-when-to-use-it-how-to-use-it-8bd506293818
– https://towardsdatascience.com/how-dbscan-works-and-why-should-i-use-it-443b4a191c80