Summary  
This chapter demonstrates how to scale features and implement DBSCAN clustering—tuning its epsilon and minimum-samples parameters—to identify arbitrarily shaped clusters and detect outliers, then visualize the results.  

General domain of usage  
Customer segmentation

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:** du fokuserer på kolonnerne `'Annual Income (k$)'` og `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Dataskalering (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 selvtillid i anvendelsen af klyngeanalyse på virkelige problemstillinger.

Dyk ned i grundlæggende klyngering og opdag, hvordan det adskiller sig fra klassifikation. Udforsk essentielle algoritmer, værktøjer og biblioteker, der driver denne uovervågede 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 clustering. 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. Få indsigt i mekanismerne bag denne tæthedsbaserede algoritme, hvordan punkter tildeles klynger, og anvend den på både syntetiske og virkelige datasæt med sikkerhed.

Opnå et solidt kendskab til Gaussian Mixture Models og hvordan de anvender sandsynlighed til at modellere komplekse klyngestrukturer. Forstå principperne bag Gaussisk fordeling, undersøg hvordan GMMs fungerer, og opbyg fortrolighed ved at anvende dem på både dummydata og virkelige datasæt.

Implementering på Virkeligt Datasæt

Fortolkning

Afsluttende bemærkninger

Awesome!

Implementering på Virkeligt Datasæt

Fortolkning

Afsluttende bemærkninger