1 Frage zu Dbscan

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) ist ein Clustering-Algorithmus, der auf der Dichte von Datenpunkten basiert. Hier sind die Hauptmerkmale und Schritte des Algorithmus: 1. **Parameter**: - **Epsilon (ε)**: Der maximale Radius eines Nachbarschaftsbereichs um einen Punkt. - **MinPts**: Die minimale Anzahl von Punkten, die in einem ε-Umkreis eines Punktes vorhanden sein müssen, damit dieser Punkt als Kernpunkt gilt. 2. **Kernpunkte, Randpunkte und Rauschen**: - **Kernpunkt**: Ein Punkt, der mindestens MinPts Punkte in seinem ε-Umkreis hat. - **Randpunkt**: Ein Punkt, der selbst kein Kernpunkt ist, aber im ε-Umkreis eines Kernpunkts liegt. - **Rauschen**: Punkte, die weder Kernpunkte noch Randpunkte sind. 3. **Algorithmus**: - Wähle einen unbesuchten Punkt aus. - Bestimme alle Punkte im ε-Umkreis dieses Punktes. - Wenn die Anzahl der Punkte im ε-Umkreis größer oder gleich MinPts ist, markiere diesen Punkt als Kernpunkt und beginne einen neuen Cluster. - Füge alle Punkte im ε-Umkreis des Kernpunkts zum Cluster hinzu. - Wiederhole den Prozess für jeden neuen Punkt im Cluster, der ebenfalls ein Kernpunkt ist. - Setze den Prozess fort, bis alle Punkte entweder einem Cluster zugeordnet oder als Rauschen markiert sind. DBSCAN ist besonders nützlich, weil es Cluster beliebiger Form erkennen kann und robust gegenüber Ausreißern ist. Weitere Informationen findest du auf [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/DBSCAN).