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

Vous utiliserez le jeu de données **mall customers**, qui contient les colonnes suivantes :

Vous devez également suivre ces étapes avant le clustering :
     
1.  **Charger les données :** utilisation de `pandas` pour charger le fichier CSV ;
2.  **Sélectionner les variables pertinentes :** focalisation sur les colonnes `'Annual Income (k$)'` et `'Spending Score (1-100)'` ;
3.  **Mise à l'échelle des données (important pour DBSCAN) :** comme DBSCAN utilise des calculs de distance, il est essentiel de mettre à l'échelle les variables pour qu'elles aient des plages similaires. Utilisation possible de `StandardScaler` à cet effet.

## Interprétation 

Le code crée **5 clusters** dans ce cas. Il est important d'analyser les clusters obtenus afin d'obtenir des informations sur la **segmentation des clients**. Par exemple, il est possible d'identifier des clusters représentant : 

- Clients à revenu élevé et à forte dépense ;     
- Clients à revenu élevé et à faible dépense ;    
- Clients à faible revenu et à forte dépense ;     
- Clients à faible revenu et à faible dépense ; 
- Clients à revenu moyen et à dépense moyenne.

Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.

Approfondissement des fondamentaux du clustering et distinction par rapport à la classification. Exploration des algorithmes, outils et bibliothèques essentiels qui alimentent cette technique d'apprentissage non supervisé pour révéler des structures cachées dans les données.

Acquérir une compréhension approfondie des principales techniques de prétraitement garantissant un regroupement efficace. Comprendre la gestion des valeurs manquantes, l'encodage des variables catégorielles, la normalisation des données, ainsi que le choix des mesures de distance et des méthodes de liaison appropriées pour améliorer la précision du regroupement.

Maîtrise des compétences nécessaires pour appliquer efficacement le clustering K-Means. Compréhension du fonctionnement de l'algorithme, détermination du nombre optimal de clusters et expérience pratique de l'implémentation de K-Means sur des jeux de données synthétiques et réels.

Découvrez les principes fondamentaux du regroupement hiérarchique et la manière de regrouper des données en ensembles significatifs à l'aide de dendrogrammes. Acquérez une maîtrise dans l'identification du nombre optimal de groupes et dans l'application de cette technique sur des jeux de données synthétiques et réels.

Découvrez comment DBSCAN excelle dans la détection de groupes de formes variées et la gestion du bruit dans les données. Comprenez le fonctionnement de cet algorithme basé sur la densité, la méthode d’attribution des points aux groupes, et son application sur des ensembles de données synthétiques et réels en toute confiance.

Compréhension approfondie des modèles de mélange gaussien et de l'utilisation de la probabilité pour modéliser des formes de clusters complexes.
Principes de la distribution gaussienne.
Exploration du fonctionnement des GMM.
Application des GMM à des données factices et réelles pour renforcer la compréhension.

Implémentation sur un Jeu de Données Réel

Interprétation

Remarques finales

Awesome!

Implémentation sur un Jeu de Données Réel

Interprétation

Remarques finales