Summary  
This chapter introduces the DBSCAN density-based clustering algorithm, which groups points into arbitrarily shaped clusters by evaluating neighborhood density with parameters ε and MinPts and automatically identifies outliers.  

General domain of usage  
Unsupervised machine learning

**DBSCAN** (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) tilbyder et stærkt alternativ til traditionelle klyngealgoritmer som K-means og hierarkisk klyngedannelse, især når der arbejdes med **klynger af vilkårlige former** og **datasæt med støj**.

Definition

Tabellen ovenfor fremhæver de vigtigste fordele ved DBSCAN: dens evne til at finde klynger af **enhver form**, dens robusthed over for **støj**, og dens **automatiske bestemmelse** af antallet af klynger.

Derfor er **DBSCAN** særligt velegnet til scenarier, hvor:
- Klynger har uregelmæssige former;
- Støjpunkter er til stede og skal identificeres;
- Antallet af klynger ikke er kendt på forhånd;
- Datatætheden varierer på tværs af datasættet.

I hvilket scenarie vil DBSCAN sandsynligvis overgå K-means og hierarkisk klyngedannelse?

Opnå en solid forståelse af klyngeanalyse, en central ikke-superviseret læringsteknik til at afdække mønstre i uetiketterede data. Udforsk det grundlæggende i K-Means, Hierarkisk Klyngedannelse, DBSCAN og GMM'er, og få praktisk erfaring med rigtige datasæt for at opbygge tillid til anvendelse af klyngeanalyse på virkelige problemer.

Dyk ned i de grundlæggende principper for klyngering og opdag, hvordan det adskiller sig fra klassifikation. Udforsk essentielle algoritmer, værktøjer og biblioteker, der driver denne usuperviserede læringsteknik til at afdække skjulte mønstre i data.

Opnå et solidt kendskab til centrale forbehandlingsteknikker, der sikrer effektiv klyngeanalyse. Håndtering af manglende værdier, kodning af kategoriske variable, normalisering af data samt valg af passende afstandsmål og koblinger for at øge nøjagtigheden af klyngeanalysen.

Opnå færdighederne til effektiv anvendelse af K-Means klyngedannelse. Forstå algoritmens funktion, fastlæg det optimale antal klynger, og få praktisk erfaring med implementering af K-Means på både syntetiske og virkelige datasæt.

Udforsk det grundlæggende i hierarkisk klyngedannelse og lær, hvordan data grupperes i meningsfulde klynger ved hjælp af dendrogrammer. Opnå fortrolighed med at identificere det optimale antal klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasæt.

Opdag, hvordan DBSCAN udmærker sig ved at identificere klynger med varierende former og håndtere støj i data. Forstå mekanismerne bag denne tæthedsbaserede algoritme, metoder til at tildele punkter til klynger samt anvendelse på både syntetiske og virkelige datasæt med sikkerhed.

Opnå et solidt kendskab til Gaussiske Mixture Models og hvordan de anvender sandsynlighed til at modellere komplekse klyngestrukturer. Gennemgå principperne for Gaussisk fordeling, undersøg hvordan GMM'er fungerer, og opbyg fortrolighed ved at anvende dem på både dummy- og virkelige data.

Hvorfor DBSCAN?