연구진은 DBSCAN 클러스터링의 설명 가능성 부족 문제를 해결하기 위해 ExDBSCAN이라는 새로운 방법을 제시했어요. ExDBSCAN은 밀도 기반 카운터팩추얼 설명을 제공하며, 유효성 확보를 위한 이론적 보증도 갖추고 있어요. 밀도 연결 가중치 그래프를 활용해 다양한 카운터팩추얼을 생성하며, 물리 법칙에 기반한 모델을 적용해 설명 대상 인스턴스에 가깝게 유지해요.
30개의 표 데이터셋에 대한 실험 결과, ExDBSCAN은 기존 방법들보다 뛰어난 성능을 보였고, 유효성과 다양성, 근접성 측면에서도 우수한 결과를 얻었어요. 기존 방법들은 DBSCAN의 클러스터링 결과에 대한 설명이 부족했지만, ExDBSCAN은 카운터팩추얼 설명을 통해 개선점을 제시했어요.