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) biedt een krachtig alternatief voor traditionele clustering-algoritmen zoals K-means en hiërarchische clustering, vooral bij het werken met **clusters van willekeurige vormen** en **datasets met ruis**.

Definitie

De bovenstaande tabel benadrukt de belangrijkste voordelen van DBSCAN: het vermogen om clusters van **elke vorm** te vinden, de robuustheid tegen **ruis** en de **automatische bepaling** van het aantal clusters.
 
Daarom is **DBSCAN** bijzonder geschikt voor situaties waarin:
- Clusters onregelmatige vormen hebben;
- Ruispunten aanwezig zijn en geïdentificeerd moeten worden;
- Het aantal clusters vooraf niet bekend is;
- De datadichtheid varieert binnen de dataset.

In welk scenario zal DBSCAN waarschijnlijk beter presteren dan K-means en hiërarchische clustering?

Verkrijg een grondig begrip van clusteranalyse, een belangrijke unsupervised learning-techniek voor het ontdekken van patronen in niet-gelabelde data. Verken de basisprincipes van K-Means, Hiërarchische Clustering, DBSCAN en GMM's, en doe praktische ervaring op met echte datasets om vertrouwen te krijgen in het toepassen van clustering op praktijkproblemen.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek het verschil met classificatie.
Verken essentiële algoritmen, tools en bibliotheken die deze unsupervised learning-techniek aandrijven om verborgen patronen in data te onthullen.

Verkrijg een grondig begrip van essentiële preprocessietechnieken die effectieve clustering waarborgen.
Behandeling van ontbrekende waarden.
Codering van categorische kenmerken.
Normalisatie van gegevens.
Selectie van geschikte afstandsmaatstaven en koppelingen ter verbetering van de clusteringnauwkeurigheid.

Beheers de vaardigheden die nodig zijn om K-Means-clustering effectief toe te passen. Leer hoe het algoritme werkt, bepaal het optimale aantal clusters en doe praktische ervaring op met het implementeren van K-Means op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek de basisprincipes van hiërarchische clustering en leer hoe u gegevens groepeert in betekenisvolle clusters met behulp van dendrogrammen. Vergroot het vertrouwen in het identificeren van het optimale aantal clusters en het toepassen van de techniek op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Begrijp de werking van dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing op zowel synthetische als echte datasets met vertrouwen.

Verkrijg een grondig begrip van Gaussiaanse mengmodellen en hoe deze waarschijnlijkheid gebruiken om complexe clusterstructuren te modelleren. Inzicht in de principes van de Gauss-verdeling, verkenning van de werking van GMM's en het opbouwen van vertrouwen door toepassing op zowel fictieve als realistische gegevens.

Waarom DBSCAN?

Awesome!

Waarom DBSCAN?