DBSCAN Mekansal Kümeleme
Yoğunluk-temelli mekansal kümeleme algoritması. Önceden küme sayısı belirtmeden, yoğun nokta gruplarını otomatik bulur ve gürültü (izole) noktaları ayrı işaretler.
Harita sekmesi → sol panel → DBSCAN Mekansal Kümeleme🎯 Ne işe yarar?
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), K-means gibi merkez-tabanlı kümeleme yöntemlerine karşılık düzensiz şekilli kümeleri de bulabilir. İki parametre yeterli: ε (epsilon — komşuluk yarıçapı) ve MinPts (minimum nokta sayısı).
Kullanım örnekleri: orman zarar bölgelerinin tespiti, müşteri yoğunluk merkezleri, salgın hastalık odak kümeleri, ulaşım talep merkezleri.
⚙ Parametreler
| Parametre | Açıklama | Varsayılan |
|---|---|---|
| ε (epsilon, metre) | Bir noktanın komşusu sayılması için maks. mesafe | 500 m |
| MinPts | Bir kümenin oluşması için minimum nokta sayısı | 5 |
| Mesafe metriği | Haversine (coğrafi) / Euclidean (projeksiyonlu) | Haversine |
📊 Çıktı Kategorileri
- Core (Çekirdek) noktalar — kümenin merkezindeki yoğun noktalar
- Border (Sınır) noktalar — çekirdek noktalara yakın ama yoğun değil
- Noise (Gürültü) noktalar — hiçbir kümeye dahil değil, izole
📺 Örnek Çıktı
🔗 İlgili İşlevler
📚 MerQur’u Kullandıysanız Atıf Yapın
MerQur’u akademik bir çalışmada kullandıysanız (APA 7):
Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001
Tüm atıf formatları: /atif/