Summary  
This chapter introduces the DBSCAN density-based clustering algorithm, which groups points into arbitrarily shaped clusters by evaluating neighborhood density with parameters ε and MinPts and automatically identifies outliers.  

General domain of usage  
Unsupervised machine learning

**DBSCAN** (Clustering spatial basé sur la densité d'applications avec bruit) offre une alternative puissante aux algorithmes de regroupement traditionnels tels que K-means et le clustering hiérarchique, en particulier lorsqu'il s'agit de **groupes de formes arbitraires** et de **jeux de données contenant du bruit**.

Définition

Le tableau ci-dessus met en évidence les principaux avantages de DBSCAN : sa capacité à trouver des groupes de **toute forme**, sa robustesse face au **bruit**, et sa **détermination automatique** du nombre de groupes.

Par conséquent, **DBSCAN** est particulièrement adapté aux situations où :
- Les groupes ont des formes irrégulières ;
- Des points de bruit sont présents et doivent être identifiés ;
- Le nombre de groupes n'est pas connu à l'avance ;
- La densité des données varie dans l'ensemble du jeu de données.

Dans quel scénario DBSCAN est-il susceptible de surpasser K-means et le clustering hiérarchique ?

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.

Pourquoi DBSCAN ?

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Pourquoi DBSCAN ?