Summary  
This chapter covers implementing the DBSCAN clustering algorithm: generating and scaling dummy data, fitting a DBSCAN model, tuning its `eps` and `min_samples` hyperparameters, and distinguishing core points from border points.  

General domain of usage  
Unsupervised clustering of non-linearly separable data patterns.

Luot kaksi tietojoukkoa havainnollistaaksesi DBSCAN:n vahvuuksia:

- **Moons:** kaksi lomittuvaa puolikaarta;

- **Circles:** pieni ympyrä suuremman ympyrän sisällä.

Algoritmi etenee seuraavasti:

1.  Luodaan `DBSCAN`-olio ja asetetaan `eps` ja `min_samples`;

2.  Sovitetaan malli dataan;

3.  Visualisoidaan tulokset piirtämällä **datapisteet** ja värittämällä ne niiden **klusteritunnisteiden** mukaan.

## Hyperparametrien säätäminen

`eps`- ja `min_samples`-arvojen valinta vaikuttaa merkittävästi klusteroinnin lopputulokseen. Kokeile eri arvoja löytääksesi parhaiten dataasi sopivat asetukset. Esimerkiksi, jos `eps` on liian suuri, kaikki pisteet voivat päätyä **yhteen klusteriin**. Jos `eps` on liian pieni, monet pisteet voidaan luokitella **kohinaksi**. Voit myös skaalata piirteitä.

Hanki vankka ymmärrys klusterianalyysistä, joka on keskeinen ohjaamattoman oppimisen menetelmä piilevien rakenteiden löytämiseksi merkitsemättömästä datasta. Tutustu K-Means-, hierarkkisen klusteroinnin, DBSCAN:n ja GMM:ien perusteisiin sekä saa käytännön kokemusta aidoista aineistoista, jotta voit soveltaa klusterointia luottavaisesti todellisiin ongelmiin.

Syvenny klusteroinnin perusteisiin ja selvitä, miten se eroaa luokittelusta. Tutustu keskeisiin algoritmeihin, työkaluihin ja kirjastoihin, jotka mahdollistavat tämän valvomattoman oppimisen menetelmän piilevien rakenteiden löytämiseksi datasta.

Perusteellinen ymmärrys keskeisistä esikäsittelytekniikoista, jotka varmistavat tehokkaan klusteroinnin. Puuttuvien arvojen käsittely, kategoristen ominaisuuksien koodaus, datan normalisointi sekä sopivien etäisyysmittareiden ja linkitysten valinta klusteroinnin tarkkuuden parantamiseksi.

Hallitse taidot, joita tarvitaan K-Means-klusteroinnin tehokkaaseen soveltamiseen. Opi algoritmin toimintaperiaate, optimaalisen klusterimäärän määrittäminen sekä käytännön toteutus K-Means-menetelmällä synteettisiin ja todellisiin aineistoihin.

Tutustu hierarkkisen klusteroinnin perusteisiin ja opi ryhmittelemään dataa merkityksellisiin klustereihin dendrogrammien avulla. Vahvista osaamistasi optimaalisen klusterimäärän tunnistamisessa ja menetelmän soveltamisessa sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Tutustu siihen, miten DBSCAN tunnistaa erimuotoisia klustereita ja käsittelee kohinaa aineistossa. Ymmärrä tämän tiheysperusteisen algoritmin toimintaperiaatteet, pisteiden liittäminen klustereihin sekä sen soveltaminen sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin luotettavasti.

Perusteellinen ymmärrys Gaussin sekoitusmalleista ja niiden todennäköisyyspohjaisesta tavasta mallintaa monimutkaisia klusterimuotoja. Gaussin jakauman periaatteet. GMM-mallien toimintaperiaatteet. Soveltaminen sekä esimerkkiaineistoihin että todellisiin aineistoihin.

Toteutus Esimerkkiaineistolla

Hyperparametrien säätäminen

Awesome!

Toteutus Esimerkkiaineistolla

Hyperparametrien säätäminen