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

Utilizzerai il dataset **mall customers**, che contiene le seguenti colonne:

Dovresti inoltre seguire questi passaggi prima del clustering:
     
1.  **Caricamento dei dati:** utilizzerai `pandas` per caricare il file CSV;
2.  **Selezione delle feature rilevanti:** ti concentrerai sulle colonne `'Annual Income (k$)'` e `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Scaling dei dati (importante per DBSCAN):** poiché DBSCAN utilizza calcoli di distanza, è fondamentale scalare le feature affinché abbiano intervalli simili. Puoi utilizzare `StandardScaler` a questo scopo.

## Interpretazione 

Il codice crea **5 cluster** in questo caso. È importante analizzare i cluster risultanti per ottenere informazioni sulla **segmentazione dei clienti**. Ad esempio, potresti individuare cluster che rappresentano: 

- Clienti ad alto reddito e alta spesa;     

- Clienti ad alto reddito e bassa spesa;    

- Clienti a basso reddito e alta spesa;     

- Clienti a basso reddito e bassa spesa; 

- Clienti a reddito medio e spesa media.


Acquisisci una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplora i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, e ottieni esperienza pratica con dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi concreti.

Approfondimento sui fondamenti del clustering e sulle differenze rispetto alla classificazione. Esplorazione degli algoritmi, strumenti e librerie essenziali che alimentano questa tecnica di apprendimento non supervisionato per individuare schemi nascosti nei dati.

Comprensione approfondita delle principali tecniche di pre-elaborazione che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle caratteristiche categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e collegamenti appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisizione delle competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprensione del funzionamento dell'algoritmo, determinazione del numero ottimale di cluster ed esperienza pratica nell'implementazione di K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti del clustering gerarchico e apprendi come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisisci sicurezza nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica sia su dataset sintetici che reali.

Scopri come DBSCAN eccelle nell'individuare cluster di forme diverse e nella gestione del rumore nei dati. Esplora i meccanismi alla base di questo algoritmo basato sulla densità, le modalità di assegnazione dei punti ai cluster e la sua applicazione sia a set di dati sintetici che reali con sicurezza.

Acquisire una solida comprensione dei Gaussian Mixture Models e di come utilizzano la probabilità per modellare forme di cluster complesse. Esaminare i principi della distribuzione gaussiana, esplorare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Implementazione su un Dataset Reale

Interpretazione

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