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

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 presteert DBSCAN waarschijnlijk beter dan K-means en hiërarchisch clusteren?

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 realistische vraagstukken.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek hoe dit verschilt van 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 preprocessingtechnieken 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. Begrijp 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 gegevens in betekenisvolle clusters kunnen worden gegroepeerd 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 reële datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Leer de mechanismen achter dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing ervan 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 Gaussiaanse mengmodellen en toepassing op zowel fictieve als reële gegevens voor meer vertrouwen.

Waarom DBSCAN?

Awesome!

Waarom DBSCAN?