DBSCAN explicado: cómo detectar clusters por densidad y encontrar outliers sin elegir K
Descubre cómo funciona DBSCAN, el algoritmo de clustering basado en densidad que no necesita elegir K y detecta outliers de forma natural. Explicación clara, narrativa e intuitiva para entender core points, border points, noise y los parámetros eps y min_samples.



