Summary  
This chapter introduces DBSCAN, a density-based clustering algorithm that groups data points into clusters of arbitrary shapes and identifies noise by assessing neighborhood density with parameters ε and minimum points.

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (cluster analysis)

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

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

Ainsi, DBSCAN est particulièrement adapté aux situations où :

- Les clusters présentent des formes irrégulières ;

- Des points de bruit sont présents et doivent être identifiés ;

- Le nombre de clusters 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 ?

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.

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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.

Pourquoi DBSCAN ?

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Pourquoi DBSCAN ?