รายงาน เรื่อง การจัดกลุ่ม จัดทำโดย นางสาวสุนิตา ช่างฉลาด รหัสนักศึกษา 66644401012 เสนอ อาจารย์ ดร.อุณนดาทร มูลเพ็ญ รายงานเล่มนี้เป็นส่วนหนึ่งของรายวิชาเทคนิคทำเหมืองข้อมูลทางธุรกิจ (BDT2107) ภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2566 คณะบริหารธุรกิจและการบัญชี มหาวิทยาลัยราชภัฏร้อยเอ็ด
ก คำนำ รายงานเล่มนี้่จัดทำขึ้นเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของ เทคนิคทำเหมืองข้อมูลทางธุรกิจ เพื่อให้ได้ศึกษาหาความรู้ใน เรื่อง การจัดกลุ่ม และได้ศึกษาอย่างเข้าใจเพื่อเป็นประโยชน์กับการเรียน ผู้จัดทำหวังว่า รายงานเล่มนี้จะเป็นประโยชน์กับผู้อ่าน หรือนักเรียน นักศึกษา ที่กำลังหาข้อมูลเรื่องนี้อยู่ หากมีข้อแนะนำหรือข้อผิดพลาดประการใด ผู้จัดทำขอน้อมรับไว้และขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วย ผู้จัดท ำ นางสาวสุนิตา ช่างฉลาด สารบัญ เรื่อง หน้า
ข คำนำ ก สารบัญ ข บทนำ 1 เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) 2 กระบวนการทำงานของเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม 2 ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) 3 สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) 4 เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) 5 ส่วนประกอบหลักสำหรับ DBSCAN 5 สูตรสำหรับ DBSCAN 6 การทำงานของ DBSCAN 6 Algorithm ของ DBSCAN 8 ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) 8 สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) 9 อ้างอิง 10
1 บทนำ การจัดกลุ่มในรายวิชาเทคนิคทำเหมืองข้อมูลเป็นหนึ่งในกระบวนการสำคัญที่ช่วยส่งเสริมการเรียนรู้และ การพัฒนาทักษะทางวิชาการและทักษะร่วมทีมของนักศึกษาในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการเข้าใจเชิงลึก เกี่ยวกับข้อมูลที่มีปริมาณมาก รายวิชาเทคนิคทำเหมืองข้อมูลนั้นมีจุดประสงค์เพื่อสอนนักศึกษาในการนำเทคนิค และเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ในการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ความเข้าใจและข้อมูลที่มี ประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจในองค์กรหรือธุรกิจต่าง ๆ การจัดกลุ่มในรายวิชานี้จะเป็นการผสมผสานทักษะทางวิชาการและทักษะการทำงานร่วมกันในทีม นักศึกษาจะได้รับโอกาสที่จะปฏิบัติการทำเหมืองข้อมูลในโปรเจ็กต์ที่มีความซับซ้อนและจริงจัง ทำให้พัฒนาทักษะ การแก้ปัญหาและการทำงานร่วมกันในทีม ในบทนี้ เราจะพูดถึงกระบวนการจัดกลุ่มที่ถูกสร้างขึ้นในรายวิชานี้ เริ่มต้นจากการสร้างทีมที่มีสมาชิกที่มี ความสามารถและความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน การจัดกลุ่มที่มีการกระจายความสามารถทางวิชาการและทักษะที่ หลากหลายชนิดจะช่วยสนับสนุนการแก้ไขปัญหาที่มีความซับซ้อน และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานกลุ่ม นอกจากนี้ การจัดกลุ่มยังเป็นโอกาสที่นักศึกษาจะได้เรียนรู้จากกันเองและแบ่งปันความรู้กับผู้อื่นในทีม ทำให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างเต็มที่ การแลกเปลี่ยนความคิดเห็นและข้อมูลระหว่างสมาชิกทีมจะเสริมสร้าง ทักษะการทำงานร่วมกันและเป็นที่ท้าทายในการคิดนวัตกรรม ในรายวิชานี้ การจัดกลุ่มไม่เพียงแต่เป็นกระบวนการทางวิชาการ แต่ยังเป็นโอกาสที่นักศึกษาจะพัฒนา ทักษะร่วมทีมและการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ที่ได้จากการจัดกลุ่มในรายวิชานี้จะเป็นการเตรียมความ พร้อมให้นักศึกษาก้าวเข้าสู่สายอาชีพที่ต้องการความรู้และทักษะการทำงานในด้านเหมืองข้อมูลและวิทยาการ ข้อมูลที่มีความทันสมัยและมีประสิทธิภาพที่สูง
2 เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) เป็นวิธีการในการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้การสุ่มเพื่อแบ่ง ข้อมูลอย่างสุ่มออกเป็นกลุ่มหลาย ๆ กลุ่มโดยไม่พิจารณาคุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของข้อมูล หรือไม่มีการใช้ หลักการหรือลักษณะทางสถิติเพื่อทำการจัดกลุ่ม เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่มมักถูกใช้ในทางทฤษฎีและการทดลองเพื่อทดสอบกระบวนการทางสถิติหรือ การพัฒนาแบบจำลอง โดยที่ไม่มีการกำหนดลักษณะเฉพาะหรือหลักการที่ถูกใช้ในการจัดกลุ่ม ทำให้สามารถ ตรวจสอบความทันสมัยและความเหมาะสมของวิธีการจัดกลุ่มอื่น ๆ ที่ใช้ในงานวิจัยหรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่จริง กระบวนการทำงานของเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) ไม่มีสูตรสัมการที่เฉพาะเจาะจงอย่างที่มีในเทคนิคการ จัดกลุ่มที่ใช้หลักการหรือลักษณะทางสถิติ เนื่องจากเทคนิคนี้ใช้วิธีการสุ่มข้อมูลไปยังกลุ่มที่ถูกกำหนดไว้โดยไม่ คำนึงถึงคุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของข้อมูล หรือไม่มีการใช้สูตรทางคณิตศาสตร์การทำ Random Clustering สามารถอธิบายในขั้นตอนทั่วไปได้ดังนี้ 1. กำหนดจำนวนกลุ่ม ก่อนที่จะทำการจัดกลุ่มแบบสุ่ม, คุณต้องกำหนดจำนวนของกลุ่มที่คุณต้องการแบ่ง ข้อมูลเป็น 2. สุ่มข้อมูลเข้ากลุ่ม ทำการสุ่มข้อมูลทั้งหมดไปยังกลุ่มที่ถูกกำหนดไว้, โดยทำให้ทุกรายการมีโอกาสเท่า ๆ กันที่จะอยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง 3. การวิเคราะห์ผลลัพธ์ หลังจากที่ข้อมูลถูกจัดกลุ่มแบบสุ่มแล้ว, คุณสามารถทำการวิเคราะห์เพื่อดู ลักษณะหรือลักษณะพิเศษที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละกลุ่ม หรือว่าการจัดกลุ่มแบบสุ่มนี้มีความหลากหลายและแตกต่าง กันมากขนาดไหน 4.การเปรียบเทียบ ในบางกรณีอาจต้องการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของการจัดกลุ่มแบบสุ่มกับเทคนิคการจัด กลุ่มอื่น ๆ ที่ใช้หลักการหรือลักษณะทางสถิติ. การเปรียบเทียบนี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่าการจัดกลุ่มแบบสุ่มมีผลลัพธ์ อย่างไรเมื่อเทียบกับวิธีการที่ใช้หลักการทางสถิติ 5. การปรับแต่ง ถ้าต้องการปรับแต่งผลลัพธ์หรือทำให้มีลักษณะที่คุณต้องการมากขึ้น, คุณสามารถ ปรับแต่งหรือเพิ่มข้อมูลในกลุ่มต่าง ๆ ได้ตามต้องการ 6. การวิเคราะห์ความเหมาะสม ในการใช้เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม, ควรพิจารณาความเหมาะสมของ เทคนิคนี้ในบริบทของวัตถุประสงค์และลักษณะข้อมูลที่มี ซึ่งการทำ Random Clustering มักถูกใช้เพื่อทดลองหรือการสร้างกรอบทดลองที่มีความทันสมัยและมี ความสมดุล โดยไม่พิจารณาลักษณะของข้อมูลเฉพาะหรือลักษณะทางสถิติที่มีอยู่ในข้อมูล
3 การทำ Random Clustering มักถูกนำมาใช้ในทางทฤษฎี, การวิจัยหรือการทดลองที่ไม่ต้องการการจัด กลุ่มที่มีความหลากหลายหรือการกระจายทางสถิติที่เฉพาะเจาะจง. การใช้เทคนิคนี้ควรพิจารณาในบริบทที่ เหมาะสมและไม่เป็นทางเลือกสำหรับงานที่ต้องการการจัดกลุ่มที่มีความหมายหรือลักษณะเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) มีบางประโยชน์ที่สามารถนำมาใช้ได้บางที โดยได้รับ ความสนใจจากการทดลองหรือกระบวนการทำเหมืองข้อมูลที่ไม่ต้องการความหลากหลายหรือการกระจายทาง สถิติที่เฉพาะเจาะจง นี่คือบางประโยชน์ที่สามารถทำได้จากการใช้เทคนิคนี้ 1. ทดลองหรือการวิเคราะห์ตัวอย่าง - Random Clustering สามารถใช้เพื่อทดลองหรือวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่ไม่ต้องการการจัด กลุ่มที่มีหลักการหรือความหลากหลายทางสถิติที่ถูกกำหนดล่วงหน้า. นี้มักเป็นประโยชน์ในกรณีที่คุณต้องการดูการ กระจายของข้อมูลหรือทำการทดลองเบื้องต้นโดยไม่มีการกำหนดกลุ่มล่วงหน้า. 2.การตรวจสอบความทนทาน (Robustness) -Random Clustering สามารถใช้เพื่อตรวจสอบความทนทานของวิธีการทำเหมืองข้อมูลหรือ วิธีการวิเคราะห์ต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล. การทำกลุ่มแบบสุ่มสามารถทำให้ได้รูปแบบที่ไม่ได้รับผลกระทบ จากลักษณะทางสถิติที่เฉพาะเจาะจง. 3. การทำนายเบื้องต้น - ในบางกรณี, Random Clustering อาจมีประโยชน์ในการทำนายเบื้องต้นโดยที่ไม่ต้องการการ กำหนดกลุ่มหรือคำนึงถึงลักษณะของข้อมูล. นี่เป็นทางเลือกที่สามารถใช้ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลหรือความรู้ล่วงหน้า เกี่ยวกับลักษณะของกลุ่ม. 4. การทำงานในทรัพยากรจำกัด - ในบางกรณี, การจัดกลุ่มแบบสุ่มอาจเป็นทางเลือกที่มีประโยชน์ในการทำงานกับข้อมูลขนาด ใหญ่หรือทรัพยากรที่จำกัด, เนื่องจากไม่ต้องการการคำนึงถึงวิธีการจัดกลุ่มที่ซับซ้อนมาก การใช้เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่มนั้นจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และความเหมาะสมของข้อมูลที่มีอยู่ใน บริบทที่กำหนด แต่ควรทราบว่า Random Clustering มักถูกใช้ในเนื้อหาทดลองหรือการตรวจสอบแนวโน้มแบบ โดยรวมและไม่ได้ถูกนำมาใช้ในงานที่ต้องการการจัดกลุ่มที่มีความหมายหรือเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น
4 สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) เป็นการจัดกลุ่มข้อมูลโดยการสุ่มข้อมูลไปยังกลุ่มที่ถูก กำหนดไว้โดยไม่คำนึงถึงคุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของข้อมูล หรือไม่มีการใช้หลักการหรือลักษณะทางสถิติ ต่อไปนี้คือสรุปของเทคนิค Random Clustering มีดังนี้ 1. การสุ่มข้อมูล ข้อมูลถูกสุ่มไปยังกลุ่มที่ถูกกำหนดไว้โดยไม่มีการคำนึงถึงลักษณะหรือลักษณะเฉพาะของ ข้อมูล. การสุ่มนั้นสามารถทำได้โดยใช้ฟังก์ชันสุ่มหรือการสุ่มตัวเลขสำหรับแต่ละข้อมูล 2. ไม่จำเป็นต้องกำหนดจำนวนกลุ่มล่วงหน้า ใน Random Clustering, ไม่จำเป็นต้องกำหนดจำนวนของ กลุ่มล่วงหน้า ทำให้เป็นทางเลือกที่สะดวกในกรณีที่คุณต้องการการทดลองหรือการจัดกลุ่มโดยไม่ต้องกำหนด จำนวนกลุ่มล่วงหน้า 3. ข้อจำกัดในการค้นหารูปแบบหรือคุณลักษณะ Random Clustering มีข้อจำกัดในการค้นหารูปแบบ หรือคุณลักษณะที่อาจเป็นประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ข้อมูล. การทำ Random Clustering ไม่ให้ความหมายทาง สถิติหรือความหมายเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับกลุ่มที่สร้างขึ้น 4. การวิเคราะห์ผลลัพธ์หลังจากที่ข้อมูลถูกจัดกลุ่มแบบสุ่มแล้ว, คุณสามารถทำการวิเคราะห์เพื่อดู ลักษณะหรือลักษณะพิเศษที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละกลุ่ม หรือว่าการจัดกลุ่มแบบสุ่มนี้มีความหลากหลายและแตกต่าง กันมากขนาดไหน 5. ไม่เหมาะสำหรับการค้นหาความหมายหรือลักษณะเฉพาะเจาะจง Random Clustering ไม่เหมาะ สำหรับงานที่ต้องการการจัดกลุ่มที่มีความหมายหรือลักษณะที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เนื่องจากการทำ Random Clustering ไม่คำนึงถึงลักษณะหรือความหลากหลายทางสถิติของข้อมูล การใช้ Random Clustering นั้นจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และบริบทของงานที่ท่านกำลังทำ แต่ควรทราบ ว่า Random Clustering มักถูกใช้ในเนื้อหาทดลองหรือการตรวจสอบแนวโน้มแบบโดยรวมและไม่ได้ถูกนำมาใช้ ในงานที่ต้องการการจัดกลุ่มที่มีความหมายหรือเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น. เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) DBSCAN ชื่อเต็มๆก็คือ Density-based spatial clustering of applications with noise (การจัด กลุ่มเชิงพื้นที่ตามความหนาแน่นของแอปพลิเคชันพร้อมเสียงรบกวน) ถ้าพูดถึงการจัดกลุ่มแล้ว DBSCAN จะมีส่วน เกี่ยวข้องยังไงกับ Clustering สามารถอ่านเพิ่มเติมได้บริเวณด้านล่าง DBSCAN หรือก็คือ Density-based spatial clustering of applications with noise การหาบริเวณ ข้อมูลที่อยู่รวมกันเป็นกลุ่มโดยจะหากลุ่มข้อมูลได้จากการคำนวณที่เกิดจาก Data Point หรือจุดที่ข้อมูลแสดงที่ อยู๋รอบรัศมีวงกลม
5 ส่วนประกอบหลักสำหรับ DBSCAN เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN - Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) ใช้ความหนาแน่นของข้อมูลเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูงกับกลุ่มและแยกข้อมูลที่มีความ หนาแน่นต่ำออกไปเป็นประการ ๆ โดยมีส่วนประกอบหลักสำหรับ DBSCAN ดังนี้ 1. ความหนาแน่น (Density) - ตัวแบบนี้ใช้ความหนาแน่นของข้อมูลเพื่อจัดกลุ่ม. ความหนาแน่นของข้อมูลแสดงถึงจำนวน ข้อมูลที่อยู่ใกล้กัน การกำหนดค่าพารามิเตอร์ epsilon (ε) และ min_samples จะมีผลต่อการตัดสินใจเกี่ยวกับ ความหนาแน่นของกลุ่ม 2. การกำหนดค่าพารามิเตอร์ - ε (Epsilon): คือรัศมี (radius) ที่ใช้ในการหาข้อมูลที่อยู่ใกล้กัน. ข้อมูลที่อยู่ภายในรัศมีนี้จะถูก พิจารณาว่าอยู่ในกลุ่มเดียวกัน - min_samples: คือจำนวนข้อมูลขั้นต่ำที่ต้องอยู่ในรัศมี ε เพื่อให้ถือว่าเป็นกลุ่ม. ถ้าจำนวน ข้อมูลภายในรัศมี ε น้อยกว่า min_samples, ข้อมูลนั้นจะถูกพิจารณาเป็นข้อมูลรอบด้าน. 3. การจัดกลุ่ม - Core Point (จุดหลัก): คือข้อมูลที่มีจำนวนข้อมูลภายในรัศมี ε มากกว่าหรือเท่ากับ min_samples. - Border Point (จุดขอบ): คือข้อมูลที่อยู่ในรัศมี ε แต่จำนวนข้อมูลภายในรัศมี ε น้อยกว่า min_samples. จะถูกเพิ่มในกลุ่มที่เป็น Core Point ถ้าอยู่ในรัศมี ε ของ Core Point ใด ๆ - Noise Point (จุดรบกวน): คือข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในรัศมี ε ของ Core Point ใด ๆ และไม่เป็น Core Point ด้วยตนเอง สูตรสำหรับ DBSCAN สามารถแบ่งได้เป็นขั้นตอนต่อไปนี้ 1. กำหนดค่าพารามิเตอร์ - ε (epsilon): รัศมีที่ใช้ในการกำหนดพื้นที่ในการค้นหาข้อมูลที่อยู่ใกล้กัน - min_samples: จำนวนข้อมูลขั้นต่ำที่ต้องอยู่ในรัศมี ε เพื่อให้ถือว่าเป็น Core Point 2. การกำหนดประเด็นเริ่มต้น - เลือกข้อมูลที่ยังไม่ได้ถูกกำหนดกลุ่ม.
6 - สร้างกลุ่มใหม่ 3. การค้นหา Core Points: - สำหรับแต่ละข้อมูล, คำนวณระยะทางของข้อมูลนั้นไปยังข้อมูลทุกตัวคนและตรวจสอบว่ามี จำนวนข้อมูลภายในรัศมี ε มากกว่าหรือเท่ากับ min_samples หรือไม่ 4. การสร้างกลุ่ม - นำ Core Points และ Border Points ที่อยู่ภายในรัศมี ε ของ Core Points มารวมกันเป็น กลุ่มเดียวกัน - ทำซ้ำขั้นตอนนี้สำหรับ Core Points และ Border Points ที่เพิ่มเข้ามาในกลุ่ม. 5. การระบุ Noise Points - ถ้ามีข้อมูลใด ๆ ที่ไม่ได้รวมเข้ากับกลุ่มใด ๆ, ให้ระบุข้อมูลนั้นว่าเป็น Noise Point. ผลลัพธ์ของ DBSCAN คือกลุ่มข้อมูลที่ถูกจัดแบบ Core การทำงานของ DBSCAN จะใช้ 2 parameter เพื่อหากลุ่มข้อมูล 1.eps = รัศมีจากจุดศูนย์กลางวงกลม 2.MinPts = จำนวน Data point ขั้นต่ำในการกำหนด center MinPts = 6 ตำแหน่ง x คือ Core point และ MinPts จากภาพจะมี Neighbor point 6 จุด
7 วิธีการแบ่งกลุ่มข้อมูลและลดปัญหาความผิดพลาดของข้อมูล คำอธิบายแต่ละตัวอักษร x y z , n ตำแหน่ง x คือ Core point มี Neighbor point 6 จุด ตำแหน่ง y คือ Border มี Neighbor point ไม่ถึง 6 จุดแต่อยู่ในรัศมีของ Core point x ตำแหน่ง z คือ Border มี Neighbor point ไม่ถึง 6 จุดแต่อยู่ในรัศมีของ Core point y ซึ่ง y นั้นก็อยู่ใน รัศมี z นับเป็นกลุ่มข้อมูลเดียวกันกับ x และ y ตำแหน่ง n คือ ค่าที่ผิดปกติเพราะจุดนั้นไม่อยู่ในรัศมีของ x y z เลยข้อมูลส่วนนี้เลยตัดออกไปไม่นับเป็น กลุ่มเดียวกันกับ x y z Algorithm ของ DBSCAN 1. ในแต่ละ data point จะคำนวณหา neighbor point ทั้งหมดในรัศมี eps ถ้า data point ไหนมี neighbor point มากกว่าหรือเท่ากับ MinPts ให้ data point นั้นเป็น core point และสร้างเป็น cluster ใหม่ 2. ในแต่ละ core point ถ้ามี neighbor ที่เชื่อมต่อกับอีก core point ได้ ให้รวมเป็น cluster เดียวกัน 3. ถ้า data point ไหนไม่เชื่อมต่อกับ core point ก็จะให้ data point นั้นเป็น Noise ซึ่งจะไม่อยู่ใน cluster ใดๆเลย ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN - Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) มีประโยชน์มากมายในการทำเหมืองข้อมูลและการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความหนาแน่นแตกต่างกัน โดยมี หลายประโยชน์ที่ควรพิจารณาดังนี้
8 1. การจัดกลุ่มแบบอัตโนมัติDBSCAN สามารถจัดกลุ่มข้อมูลอัตโนมัติโดยไม่ต้องกำหนดจำนวนของกลุ่ม ล่วงหน้า. นี้มีประโยชน์ในกรณีที่คุณไม่ทราบจำนวนของกลุ่มที่เป็นไปได้ล่วงหน้าหรือต้องการให้ตัวแบบหรือเทคนิค ปรับตัวเองตามข้อมูล 2. การจัดกลุ่มข้อมูลที่มีรูปแบบความหนาแน่นแตกต่าง DBSCAN สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความ หนาแน่นที่แตกต่างกันได้, ซึ่งเหมาะสำหรับข้อมูลที่มีกลุ่มที่ห่างกันหรือกลุ่มที่หนาแน่นต่างกันในพื้นที่เดียว 3. ความสามารถในการระบุจุดที่ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของกลุ่ม (Noise) DBSCAN สามารถระบุจุดที่ไม่ได้อยู่ใน กลุ่มใด ๆ และไม่ได้รับผลกระทบจากกลุ่มอื่น ๆ ให้เป็นจุดที่ไม่สนใจหรือ Noise Point. 4. การทำงานกับข้อมูลที่มีความเปลี่ยนแปลงในขนาดหรือความหนาแน่น DBSCAN มีความทนทานที่ดีต่อ การเปลี่ยนแปลงในขนาดหรือความหนาแน่นของกลุ่ม ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีความเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็ว หรือการปรับเปลี่ยนของความหนาแน่น 5. การทำงานกับข้อมูลที่มีรูปแบบทางเชิงช่วง (Cluster Shapes) DBSCAN สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่มี รูปแบบทางเชิงช่วงหรือกลุ่มที่มีรูปร่างที่ซับซ้อนได้, ไม่จำเป็นต้องมีรูปแบบที่เป็นทรงกลมหรือทรงสี่เหลี่ยมเท่านั้น 6. การระบุค่าขอบเขตของกลุ่ม (Cluster Boundaries) DBSCAN สามารถระบุขอบเขตของกลุ่มได้ชัดเจน , ทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการระบุความหนาแน่นของกลุ่มและขอบเขตของกลุ่ม 7. ความทันสมัยและประสิทธิภาพ DBSCAN มีความทันสมัยและประสิทธิภาพสูง, ทำให้เป็นทางเลือกที่ดี สำหรับการทำเหมืองข้อมูลบนข้อมูลขนาดใหญ่ การใช้ DBSCAN ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์การวิเคราะห์ ซึ่งมีความสามารถในการจัด กลุ่มข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่ต้องการกำหนดจำนวนของกลุ่มล่วงหน้า สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) DBSCAN คือการหาบริเวณข้อมูลที่อยู่รวมกันเป็นกลุ่มโดยจะหากลุ่มข้อมูลได้จากการคำนวณที่เกิดจาก Data Pointและเป็นหนึ่ง Algorithm ที่มีการจัดการกลุ่มข้อมูลแบบ Clustering รวมไปถึงการแสดงข้อมูลนั้นจะมี รูปร่างที่แตกต่างกับ K-mean และลดปัญหาข้อมูลที่ผิดพลาดออกไป เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) เป็นเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นและมีประโยชน์ในการจัดกลุ่ม ข้อมูลที่มีความหนาแน่นแตกต่างกัน ต่อไปนี้คือสรุปของเทคนิค DBSCAN มีดังนี้ 1. การทำงานตามความหนาแน่น DBSCAN จัดกลุ่มข้อมูลตามความหนาแน่น โดยพิจารณาจุดที่มีจำนวน จุดเป็นเพ neighbors) ภายในพื้นที่รัศมี (epsilon) และตรวจสอบว่าจุดดังกล่าวมีจำนวนเพื่อนที่เพียงพอเพื่อกลุ่ม หรือไม่
9 2. การระบุจุดที่ไม่ได้เป็นส่วนของกลุ่ม (Noise) DBSCAN สามารถระบุจุดที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มใด ๆ ในข้อมูล และทำให้เป็นจุดที่ไม่สนใจหรือ Noise Point. 3. ข้อดีในการจัดกลุ่มที่มีรูปแบบทางเชิงช่วง สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่มีรูปแบบทางเชิงช่วงหรือกลุ่มที่มี รูปร่างที่ซับซ้อนได้, ไม่จำเป็นต้องมีรูปแบบที่เป็นทรงกลมหรือทรงสี่เหลี่ยม 4. ความทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงขนาดหรือความหนาแน่น DBSCAN มีความทนทานที่ดีต่อการ เปลี่ยนแปลงในขนาดหรือความหนาแน่นของกลุ่ม ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีความเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วหรือ การปรับเปลี่ยนของความหนาแน่น 5. การระบุขอบเขตของกลุ่ม (Cluster Boundaries) DBSCAN สามารถระบุขอบเขตของกลุ่มได้อย่าง ชัดเจน, ทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการระบุความหนาแน่นของกลุ่มและขอบเขตของกลุ่ม 6. การทำงานกับข้อมูลที่มีความเปลี่ยนแปลง DBSCAN มีความยืดหยุ่นและสามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลที่ มีความเปลี่ยนแปลง ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มจุดใหม่หรือการลบจุด 7. ไม่ต้องการจำนวนกลุ่มล่วงหน้า DBSCAN ไม่ต้องการจำนวนของกลุ่มล่วงหน้า ทำให้มีความสามารถใน การจัดกลุ่มข้อมูลโดยไม่จำกัด 8. ความทันสมัยและประสิทธิภาพ DBSCAN มีความทันสมัยและประสิทธิภาพสูง, ทำให้เป็นทางเลือกที่ดี สำหรับการทำเหมืองข้อมูลบนข้อมูลขนาดใหญ่ 9. การตรวจจับกลุ่มที่มีขนาดและรูปร่างต่างกัน DBSCAN สามารถตรวจจับกลุ่มที่มีขนาดและรูปร่าง ต่างกันได้, ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีกลุ่มที่หลากหลาย DBSCAN เป็นเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นและสามารถใช้ กับข้อมูลที่หลากหลาย และมีประโยชน์สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูลที่ไม่เหมือนกันที่มีความหนาแน่นและรูปแบบที่ แตกต่างกัน
10 อ้างอิง บทนำ แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af62a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af6 2a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 กระบวนการทำงานของเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af6 2a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/ c/5c3af62a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบสุ่ม (Random Clustering) แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c 3af62a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) แหล่งที่มา : https://medium.com/@lalital/clusteringdbscan-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84 %E0%B8%A3-116b5d5c9873 ส่วนประกอบหลักสำหรับ DBSCAN แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af62a-2c73-4990-96a9- 2de9fc2ee3e6 สูตรสำหรับ DBSCAN แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af62a-2c73-4990-96a9-2de 9fc2ee3e6 การทำงานของ DBSCAN แหล่งที่มา : https://medium.com/@lalital/clustering-dbscan-%E0% B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3- 116b5d5c9873 Algorithm ของ DBSCAN แหล่งที่มา : https://medium.com/@lalital/clustering-dbscan-%E0%b 8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3-116 b5d5c9873 ประโยชน์เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3 af62a-2c73-4990-96a9-2de9fc2ee3e6 สรุปเทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน (DBSCAN) แหล่งที่มา : https://chat.openai.com/c/5c3af62a-2c73- 4990-96a9-2de9fc2ee3e6