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DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) # DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘이다. 데이터의 밀도에 따라 클러스터를 형성한다. 이 알고리즘은 군집의 형태가 불규칙하거나 크기가 다양할 때 효과적으로 동작하며, 노이즈 데이터(이상치)를 효과적으로 분리할 수 있다. 주요 개념 # 반경 (ε, Epsilon): 각 데이터 포인트 주변에서 이웃을 찾기 위한 최대 거리이다. 최소 샘플 수 (minPts): 클러스터를 형성하기 위해 필요한 최소 데이터 포인트 수이다. 핵심 포인트 (Core Point): 주변 반경 내에 최소 샘플 수 이상의 데이터 포인트가 존재하는 데이터 포인트이다.