Summary  
This chapter covers implementing the DBSCAN clustering algorithm: generating and scaling dummy data, fitting a DBSCAN model, tuning its `eps` and `min_samples` hyperparameters, and distinguishing core points from border points.  

General domain of usage  
Unsupervised clustering of non-linearly separable data patterns.

Sie erstellen zwei Datensätze, um die Stärken von DBSCAN zu demonstrieren:

- **Moons:** zwei ineinandergreifende Halbkreise;

- **Circles:** ein kleiner Kreis innerhalb eines größeren Kreises.

Der Algorithmus verläuft wie folgt:

1. Instanziierung des `DBSCAN`-Objekts mit Festlegung von `eps` und `min_samples`;

2. Anpassung des Modells an die Daten;

3. Visualisierung der Ergebnisse durch Plotten der **Datenpunkte** und farbliche Kennzeichnung entsprechend ihrer zugewiesenen **Cluster-Labels**.

## Abstimmung der Hyperparameter

Die Wahl von `eps` und `min_samples` beeinflusst das Clustering-Ergebnis maßgeblich. Testen Sie verschiedene Werte, um die optimale Einstellung für Ihre Daten zu finden. Ist beispielsweise `eps` zu groß, könnten alle Punkte in einem **einzigen Cluster** landen. Ist `eps` zu klein, werden viele Punkte als **Rauschen** klassifiziert. Auch eine Skalierung der Merkmale ist möglich.

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Implementierung auf Einem Dummy-Datensatz

Abstimmung der Hyperparameter

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Abstimmung der Hyperparameter