Machine Learning Adventskalender – Tag 10: DBSCAN in Excel

DBSCAN (Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise) demonstriert, wie weit man mit einer sehr einfachen Idee kommt: Man zählt, wie viele Nachbarn sich in unmittelbarer Nähe zu jedem Datenpunkt befinden. Auf dieser Basis erkennt der Algorithmus dichte Regionen als Cluster und markiert Punkte, die zu wenig Nachbarn haben, als Anomalien.

Der Reiz von DBSCAN liegt darin, dass er ohne probabilistische Modelle auskommt. In Excel lässt sich die Methode dank einfacher Formeln und Filterfunktionen umsetzen, sodass Anwender ohne Programmierkenntnisse Clusterstrukturen in ihren Daten sichtbar machen können. Die Ergebnisse lassen sich anschließend leicht visualisieren und weiter analysieren.

Ein Nachteil von DBSCAN ist die feste Nachbarschafts‑Radius‑Einstellung. Bei realen Datensätzen, die unterschiedliche Dichten aufweisen, kann dieser Parameter zu ungenauen Clustergrenzen führen. Hier kommt HDBSCAN (Hierarchical DBSCAN) ins Spiel, das die Radius‑Anpassung dynamisch steuert und somit robustere Ergebnisse liefert.

Insgesamt bietet DBSCAN in Excel eine zugängliche Möglichkeit, Muster und Ausreißer in Daten zu entdecken. Für anspruchsvollere Anwendungen, bei denen die Datenstruktur variieren kann, empfiehlt sich jedoch die Verwendung von HDBSCAN, um die Analyse noch zuverlässiger zu gestalten.