Summary  
This chapter demonstrates how to implement density-based spatial clustering (DBSCAN) in code by loading and selecting numerical features, scaling them, fitting the DBSCAN model with tuned hyperparameters (epsilon and minimum samples), detecting clusters and outliers, and visualizing the clustered results.

General domain of usage  
Customer segmentation in retail analytics

Verwendung des **Mall-Kunden**-Datensatzes, der die folgenden Spalten enthält:

Folgende Schritte sollten vor der Clusterbildung durchgeführt werden:
     
1.  **Daten laden:** Verwendung von `pandas` zum Laden der CSV-Datei;
2.  **Relevante Merkmale auswählen:** Fokussierung auf die Spalten `'Annual Income (k$)'` und `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Datenskalierung (wichtig für DBSCAN):** Da DBSCAN Distanzberechnungen verwendet, ist es entscheidend, die Merkmale auf ähnliche Wertebereiche zu skalieren. Hierfür kann `StandardScaler` verwendet werden.

## Interpretation 

Der Code erstellt in diesem Fall **5 Cluster**. Es ist wichtig, die resultierenden Cluster zu analysieren, um Erkenntnisse zur **Kundensegmentierung** zu gewinnen. Beispielsweise könnten Cluster folgende Gruppen repräsentieren: 

- Kunden mit hohem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;     
- Kunden mit hohem Einkommen und niedrigem Ausgabeverhalten;    
- Kunden mit niedrigem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;     
- Kunden mit niedrigem Einkommen und niedrigem Ausgabeverhalten; 
- Kunden mit mittlerem Einkommen und mittlerem Ausgabeverhalten.

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Fundierte Kenntnisse über Gaußsche Mischmodelle und deren Verwendung von Wahrscheinlichkeiten zur Modellierung komplexer Clusterformen. Prinzipien der Gaußschen Verteilung. Funktionsweise von GMMs. Anwendung auf Dummy- und Realweltdaten zur Festigung des Verständnisses.

Implementierung an Einem Realen Datensatz

Interpretation

Abschließende Bemerkungen

Awesome!

Implementierung an Einem Realen Datensatz

Interpretation

Abschließende Bemerkungen