Summary  
This chapter demonstrates how to scale features and implement DBSCAN clustering—tuning its epsilon and minimum-samples parameters—to identify arbitrarily shaped clusters and detect outliers, then visualize the results.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Sie verwenden den **Mall-Kunden**-Datensatz, der die folgenden Spalten enthält:

Folgende Schritte sollten vor der Clusterbildung durchgeführt werden:
     
1.  **Daten laden:** Mit `pandas` wird die CSV-Datei geladen;
2.  **Relevante Merkmale auswählen:** Es wird auf die Spalten `'Annual Income (k$)'` und `'Spending Score (1-100)'` fokussiert;
3.  **Datenskalierung (wichtig für DBSCAN):** Da DBSCAN Distanzberechnungen verwendet, ist es entscheidend, die Merkmale auf ähnliche Wertebereiche zu skalieren. Hierfür kann `StandardScaler` verwendet werden.

## Interpretation 

Der Code erstellt in diesem Fall **5 Cluster**. Es ist wichtig, die resultierenden Cluster zu analysieren, um Erkenntnisse zur **Kundensegmentierung** zu gewinnen. Beispielsweise könnten Cluster folgende Gruppen repräsentieren: 

- Kunden mit hohem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;     

- Kunden mit hohem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten;    

- Kunden mit geringem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;     

- Kunden mit geringem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten; 

- Kunden mit mittlerem Einkommen und mittlerem Ausgabeverhalten.

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der Clusteranalyse, einer zentralen Technik des unüberwachten Lernens zur Erkennung von Mustern in nicht gelabelten Daten. Erkunden Sie die Grundlagen von K-Means, hierarchischem Clustering, DBSCAN und GMMs und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit realen Datensätzen, um Sicherheit bei der Anwendung von Clustering auf reale Problemstellungen zu gewinnen.

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Fundierte Kenntnisse über Gaußsche Mischmodelle und deren Verwendung von Wahrscheinlichkeiten zur Modellierung komplexer Clusterformen. Prinzipien der Gaußschen Verteilung. Funktionsweise von GMMs. Anwendung auf Dummy- und Realweltdaten zur Festigung des Verständnisses.

Implementierung mit Realem Datensatz

Interpretation

Abschließende Bemerkungen

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Implementierung mit Realem Datensatz

Interpretation

Abschließende Bemerkungen