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.

Vous allez créer deux jeux de données pour démontrer les atouts de DBSCAN :

- **Moons :** deux demi-cercles entrelacés ;

- **Circles :** un petit cercle à l'intérieur d'un cercle plus grand.

L'algorithme est le suivant :

1. Instanciation de l'objet `DBSCAN`, en définissant `eps` et `min_samples` ;

2. Ajustement du modèle sur vos données ;

3. Visualisation des résultats en traçant les **points de données** et en les coloriant selon leurs **étiquettes de cluster** attribuées.

## Réglage des hyperparamètres

Le choix de `eps` et `min_samples` influence fortement le résultat du clustering. Expérimentez différentes valeurs pour trouver ce qui convient le mieux à vos données. Par exemple, si `eps` est trop grand, tous les points pourraient se retrouver dans un **seul cluster**. Si `eps` est trop petit, de nombreux points pourraient être classés comme **bruit**. Il est également possible de mettre à l'échelle les variables.

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 Factice

Réglage des hyperparamètres

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Réglage des hyperparamètres