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Le DBSCAN, très performant, permet de créer des groupes à partir d'un jeux de données en groupant les points de proches. Il faut définir autour de chaque point un périmètre. Si pour un point de donné, ce point à un nombre suffisant de voisins appartenant à la même catégorie, alors le point en question appartient à la même catégorie que ses voisins.
# Charger les données Iris
data(iris)
# Exécuter DBSCAN sur les 4 premières colonnes du jeu de données
library(dbscan)
dbscan_result <- dbscan(iris[, 1:4], eps = 0.45, MinPts = 5)
# Afficher les résultats
dbscan_result
plot(iris[,1:2],col=dbscan_result$cluster+1)
Paramétrage :
eps : distance maximale entre deux points pour qu'ils soient considérés comme voisins. Plus eps est petit, plus il y aura de nombreux petits groupes.
MinPts : Nombre minimum d'individus par groupe.
Les groupes identifiés par DBSCAN.
Les véritables groupes.
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