DBSCAN steht für Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, ein Algorithmus, der Cluster in Daten basierend auf dem räumlichen Abstand zwischen Objekten sucht und Ausreißer identifizieren kann. Die Verwendung von DBSCAN kann bei der Extrahierung neuer Features, der Datenkompression und der Erkennung von Neuigkeiten in Daten nützlich sein. Im Vergleich zum k-Means-Algorithmus, überwindet DBSCAN dessen Nachteile und erfordert nicht die Spezifizierung der Anzahl von Clustern, da es diese automatisch erkennt.
DBSCAN basiert auf zwei vom Benutzer definierten Komponenten: der Nachbarschaft oder dem Radius (ε) und der Anzahl der Nachbarn (N). Der Algorithmus klassifiziert Objekte als Kernobjekte, Randobjekte oder Ausreißer basierend auf ihrer Nachbarschaft und bildet Cluster von Kern- und Randobjekten. Objekte, die weder Kern- noch Randobjekte sind, werden als Ausreißer betrachtet. Für die Umsetzung von DBSCAN ist die Erstellung einer Distanzfunktion erforderlich, wobei in diesem Fall die Euklidische Distanz verwendet wird.
Die Implementierung von DBSCAN in Python erfordert die Definition einer Distanzfunktion und den Aufbau des Algorithmuskörpers. Durch das Ausführen des Algorithmus auf synthetischen Daten und den Vergleich der Ergebnisse mit einer Implementierung von sklearn, können die Funktionalität und Korrektheit der eigenen Implementierung überprüft werden. Die Einstellungen von ε und der Anzahl der Nachbarn beeinflussen die Endresultate und müssen entsprechend angepasst werden.
Insgesamt ist DBSCAN eine effektive Methode zur Clusteranalyse von Daten, die die Nachteile des k-Means-Algorithmus überwindet und bei der Identifizierung von Ausreißern und der Extrahierung von Merkmalen hilfreich sein kann. Die Implementierung von DBSCAN in Python ermöglicht es, Cluster innerhalb von Daten zu identifizieren und Ausreißer zu erkennen, ohne die Anzahl der Cluster vorab festlegen zu müssen.