DBSCAN徹底解説｜データのかたまりを見つける賢い仕組みをやさしく解説

DBSCANは、ばらばらのデータの中から自然なグループ（かたまり）を自動的に見つけてくれる、かしこい方法です。本記事では、小学生でもわかるように、例え話を交えながら、ノイズの扱いや他の方法との違いまで、やさしくわかりやすく解説します。

DBSCANとは？かんたんに言うと？

DBSCAN（ディービースキャン）は、たくさんのバラバラなデータの中から、「まとまり」になっているグループを自動で見つける方法です。

たとえば、宇宙から見た夜の街の光がたくさんある地図を想像してください。明るいところが町で、ポツンと光っているところはたまたま車のライトだったとします。このとき、「明るい場所＝町のかたまり」を探すようなものがDBSCANの仕事です。

DBSCANが得意なこと

• 「いくつグループがあるか」を最初に知らなくても大丈夫
• バラバラな形や大きさのグループでも見つけられる
• まわりと全然関係ない“ひとりぼっち”のデータ（ノイズ）もちゃんと見分けられる

DBSCANの考え方

DBSCANがグループを見つける考え方は、とてもシンプルです。次の2つを使います：

1. 近くにある人を集める（近くってどれくらい？という「ルールの距離」を決めておく）
2. まわりに何人いるかを見る（友だちが何人いれば仲間とみなすか、という「ルールの人数」を決めておく）

これをもう少しくわしく見てみましょう。

ステップ1：コアになる人を見つける

ある点を見て、その点のまわりに「近くの人」が何人いるかを数えます。もし十分に多くの人がいたら、その人は「中心の人（コア）」になります。

ステップ2：グループをつなげて広げる

そのコアの人のまわりの人たちを、同じグループに入れます。そして、その中にさらにコアの人がいれば、その人のまわりもどんどん広げていきます。

こうやって、自然にグループ（クラスタ）ができあがります。

ステップ3：どこにも入れなかった人

どのグループにも入らなかった人は、「ノイズ」として扱われます。つまり、「どの町の一員でもない旅人」みたいなイメージです。

DBSCANの使いどころ

たとえば、こんなところで使われています：

• 地図の中から自然な町や建物のエリアを見つける
• 工場のデータから異常な動きをした機械だけを見つける
• お客さんの行動から、似た人のグループを見つける（マーケティング）

他の方法とのちがい

たとえば、K-平均法という別のグループ分け方法では、「グループはいくつにするか？」を最初に決めないといけません。

でもDBSCANでは、そういうことを決めなくても、自然にグループが見つかります。また、K-平均法は丸い形のグループしか得意ではありませんが、DBSCANはへんな形でも大丈夫です。

DBSCANを使うときに決めること

DBSCANには、2つのルールを自分で決める必要があります：

1. 「近く」の基準（距離）：このくらい近ければ仲間、とする距離
2. 「まわりの人数」：何人以上まわりにいればグループの一員とするか

この2つの数字をいい感じに調整するのが、ちょっとしたコツです。

まとめ

DBSCANは、「データのかたまり（クラスタ）」を見つけたいときに、とてもかしこく働いてくれる方法です。特に、

• グループの数がわからないとき
• ノイズ（異常）も見分けたいとき
• いびつな形のグループも扱いたいとき

にぴったりです。

難しい数式を知らなくても、身の回りの「人が集まる・ばらける」イメージをもとに考えられるので、とても直感的でわかりやすいのが特徴です。あなたの身の回りのデータを、DBSCANでグループ分けしてみると、意外な発見があるかもしれません。