DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, etwa: Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse mit Rauschen) ist ein von Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander und Xiaowei Xu entwickelter Data-Mining-Algorithmus zur Clusteranalyse. Er ist einer der meistzitierten^[1] Algorithmen in diesem Bereich. Der Algorithmus arbeitet dichtebasiert und ist in der Lage, mehrere Cluster zu erkennen. Rauschpunkte werden dabei ignoriert und separat zurückgeliefert.

1. ↑ Microsoft Academic Search: Meistzitierte Data-Mining-Artikel. Archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 21. April 2010; abgerufen am 10. Mai 2010 (DBSCAN ist ca. Platz 20–25).