Os algoritmos baseados em densidade identificam agrupamentos com base na vizinhança dos elementos, em que, por meio da densidade, pode-se associar um ...

JUSTIFICATIVA O algoritmo baseado e m densidade (em inglês, Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise – DBSCAN, cuja tradução para o português é Agrupamento Espacial Baseado em Densidade de Aplicativos com Ruído) tem a capacidade de encontrar clusters considerando as propriedades ou características semelhantes dos dados. O algoritmo baseado em densidade não exige a informação de maneira antecipada quanto à quantidade de clusters , podendo formar grupos arbitrários. Esse tipo de algoritmo requer dois parâmetros de entrada e permite a identificação de outliers (dados atípicos), trabalhando por meio de distância entre pontos. O DBSCAN precisa de dois parâmetros de entrada, que são: número mínimo de pontos e raio de ε-vizinhança de um ponto.