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

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

Vous devez également suivre ces étapes avant le regroupement :
     
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 de la clientèle**. Par exemple, il est possible d'identifier des groupes 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.

Acquérez une compréhension approfondie de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorez les principes essentiels de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et bénéficiez d'une expérience pratique avec des jeux de données réels pour renforcer votre confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.

Plongez dans les fondamentaux du clustering et découvrez en quoi il diffère de la classification. Explorez les algorithmes, outils et bibliothèques essentiels qui alimentent cette technique d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs cachés dans les données.

Acquisition d’une compréhension approfondie des principales techniques de prétraitement garantissant un clustering efficace. Gestion des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles, normalisation des données et sélection de mesures de distance et de méthodes de liaison appropriées pour améliorer la précision du clustering.

Maîtriser les compétences nécessaires pour appliquer efficacement le clustering K-Means. Comprendre le fonctionnement de l'algorithme, déterminer le nombre optimal de clusters et acquérir une expérience pratique en implémentant 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. Développez la capacité à identifier le nombre optimal de groupes et à appliquer cette technique sur des ensembles 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 avec assurance.

Acquisition d'une compréhension approfondie des modèles de mélange gaussien et de leur utilisation de la probabilité pour modéliser des formes de clusters complexes.
Principes de la distribution gaussienne.
Exploration du fonctionnement des modèles de mélange gaussien.
Application des modèles de mélange gaussien à des données fictives 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