DBSCAN, in 5 Minuten erklärt

DBSCAN ist ein Clustering-Algorithmus, der Cluster in Daten basierend auf der Punktdichte identifiziert, wodurch er nützlich für die Handhabung von Rauschen und die Erkennung von Ausreißern ist. Im Gegensatz zu k-means muss bei DBSCAN nicht die Anzahl der Cluster im Voraus angegeben werden, was in vielen Situationen von Vorteil ist. Der Algorithmus verwendet zwei Schlüsselparameter: den Radius (Epsilon) und die Mindestanzahl an Nachbarn (N), die erforderlich sind, um einen Kernpunkt zu bilden. Kernpunkte bilden zusammen mit ihren nahen Nachbarn Cluster, während Punkte, die diese Kriterien nicht erfüllen, als Rauschen oder Ausreißer gekennzeichnet werden. Die Implementierung von DBSCAN beginnt mit einer Distanzfunktion, häufig euklidisch, um Abstände zwischen Punkten zu berechnen. Der Algorithmus iteriert über alle Punkte und gruppiert sie in Cluster basierend auf ihrer Nähe zueinander. Punkte, die nicht genügend Nachbarn haben, werden als Rauschen klassifiziert. Nach der Implementierung von DBSCAN kann die Leistung überprüft werden, indem sie mit den Ergebnissen aus der `sklearn`-Bibliothek verglichen wird, die identische Cluster erzeugen sollte. Es ist wichtig, die Werte von Epsilon und N zu optimieren, da sie die Clustering-Ergebnisse stark beeinflussen. Der Artikel liefert ein Beispiel mit synthetischen Daten, um den Clustering-Prozess zu visualisieren.