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) bietet eine leistungsstarke Alternative zu traditionellen Clustering-Algorithmen wie K-means und hierarchischem Clustering, insbesondere bei **Clustern beliebiger Form** und **Datensätzen mit Ausreißern**.

Definition

Die obige Tabelle hebt die wichtigsten Vorteile von DBSCAN hervor: die Fähigkeit, Cluster **beliebiger Form** zu finden, 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?

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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.

Warum DBSCAN?

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Warum DBSCAN?