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Explainable DBSCAN
Explainable DBSCANは、DBSCAN密度ベースクラスタリングアルゴリズムと、事後解釈可能性手法（最も一般的にはSHAP値または局所代理モデル）を組み合わせて、どの入力特徴量がアルゴリズムのクラスタおよびノイズ割り当てを駆動するかを明らかにします。これにより、分析者は特定の点がなぜ一緒にグループ化されたのか、あるいは外れ値としてフラグ付けされたのかを理解できるようになり、強力な密度ベースのパーティショニングと人間が読める説明との間のギャップを埋めます。
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出典
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), 226–231. AAAI Press. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. Curran Associates. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-dbscan
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