Summary  
This chapter introduces DBSCAN, a density-based clustering algorithm that groups data points into clusters of arbitrary shapes and identifies noise by assessing neighborhood density with parameters ε and minimum points.

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (cluster analysis)

**DBSCAN** (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) bietet eine leistungsstarke Alternative zu traditionellen Clustering-Algorithmen wie K-means und hierarchischem Clustering, insbesondere bei der Analyse von **Clustern beliebiger Form** und **Datensätzen mit Ausreißern**.

Die obige Tabelle hebt die wichtigsten Vorteile von DBSCAN hervor: die Fähigkeit, Cluster **beliebiger Form** zu erkennen, die Robustheit gegenüber **Ausreißern** und die **automatische Bestimmung** der Clusteranzahl.

Daher eignet sich DBSCAN besonders für Szenarien, in denen:

- Cluster unregelmäßige Formen aufweisen;

- Ausreißer vorhanden sind und identifiziert werden müssen;

- Die Anzahl der Cluster im Voraus nicht bekannt ist;

- Die Datendichte im Datensatz variiert.

In welchem Szenario ist DBSCAN K-means und hierarchischem Clustering wahrscheinlich überlegen?

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.

Tauchen Sie in die Grundlagen der Clusteranalyse ein und erfahren Sie, wie sie sich von der Klassifikation unterscheidet. Entdecken Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten aufzudecken.

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der wichtigsten Vorverarbeitungstechniken, die eine effektive Clusterbildung gewährleisten. Erfahren Sie, wie fehlende Werte behandelt, kategoriale Merkmale codiert, Daten normalisiert und geeignete Distanzmaße sowie Verknüpfungen ausgewählt werden, um die Genauigkeit der Clusterbildung zu erhöhen.

Beherrschen der Fähigkeiten zur effektiven Anwendung des K-Means-Clusterings. Verständnis der Funktionsweise des Algorithmus. Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern. Praktische Erfahrung durch Implementierung von K-Means auf synthetischen und realen Datensätzen.

Erkunden Sie die Grundlagen des hierarchischen Clusterings und erfahren Sie, wie Daten mithilfe von Dendrogrammen in sinnvolle Cluster gruppiert werden. Sicherheit beim Erkennen der optimalen Clusteranzahl und Anwendung der Methode auf synthetische sowie reale Datensätze.

Erfahren Sie, wie DBSCAN bei der Erkennung von Clustern unterschiedlicher Formen und der Behandlung von Ausreißern in Daten überzeugt. Verstehen Sie die Mechanismen dieses dichtebasierten Algorithmus, die Zuordnung von Punkten zu Clustern und die Anwendung auf synthetische sowie reale Datensätze.

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.

Warum DBSCAN?

Awesome!

Warum DBSCAN?