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

Du vil bruge **mall customers** datasættet, som indeholder følgende kolonner:

Du bør også følge disse trin før klyngedannelse:
     
1.  **Indlæs data:** du bruger `pandas` til at indlæse CSV-filen;
2.  **Vælg relevante features:** fokus er på kolonnerne `'Annual Income (k$)'` og `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Skalering af data (vigtigt for DBSCAN):** da DBSCAN anvender afstandsberegninger, er det afgørende at skalere features, så de har lignende intervaller. Du kan bruge `StandardScaler` til dette formål.

## Fortolkning 

Koden opretter **5 klynger** i dette tilfælde. Det er vigtigt at analysere de resulterende klynger for at opnå indsigt i **kundesegmentering**. For eksempel kan du finde klynger, der repræsenterer: 

- Høj indkomst, højt forbrug;     
- Høj indkomst, lavt forbrug;    
- Lav indkomst, højt forbrug;     
- Lav indkomst, lavt forbrug; 
- Mellem indkomst, mellem forbrug.

Opnå en solid forståelse af klyngeanalyse, en central ikke-superviseret læringsteknik til at afdække mønstre i uetiketterede data. Udforsk det grundlæggende i K-Means, Hierarkisk Klyngedannelse, DBSCAN og GMM'er, og få praktisk erfaring med rigtige datasæt for at opbygge tillid til anvendelse af klyngeanalyse på virkelige problemer.

Dyk ned i de grundlæggende principper for klyngering og opdag, hvordan det adskiller sig fra klassifikation. Udforsk essentielle algoritmer, værktøjer og biblioteker, der driver denne usuperviserede læringsteknik til at afdække skjulte mønstre i data.

Opnå et solidt kendskab til centrale forbehandlingsteknikker, der sikrer effektiv klyngeanalyse. Håndtering af manglende værdier, kodning af kategoriske variable, normalisering af data samt valg af passende afstandsmål og koblinger for at øge nøjagtigheden af klyngeanalysen.

Opnå færdighederne til effektiv anvendelse af K-Means klyngedannelse. Forstå algoritmens funktion, fastlæg det optimale antal klynger, og få praktisk erfaring med implementering af K-Means på både syntetiske og virkelige datasæt.

Udforsk det grundlæggende i hierarkisk klyngedannelse og lær, hvordan data grupperes i meningsfulde klynger ved hjælp af dendrogrammer. Opnå fortrolighed med at identificere det optimale antal klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasæt.

Opdag, hvordan DBSCAN udmærker sig ved at identificere klynger med varierende former og håndtere støj i data. Forstå mekanismerne bag denne tæthedsbaserede algoritme, metoder til at tildele punkter til klynger samt anvendelse på både syntetiske og virkelige datasæt med sikkerhed.

Opnå et solidt kendskab til Gaussiske Mixture Models og hvordan de anvender sandsynlighed til at modellere komplekse klyngestrukturer. Gennemgå principperne for Gaussisk fordeling, undersøg hvordan GMM'er fungerer, og opbyg fortrolighed ved at anvende dem på både dummy- og virkelige data.

Implementering på et Rigtigt Datasæt

Fortolkning

Afsluttende bemærkninger