Summary  
This chapter demonstrates how to implement density-based spatial clustering (DBSCAN) in code by loading and selecting numerical features, scaling them, fitting the DBSCAN model with tuned hyperparameters (epsilon and minimum samples), detecting clusters and outliers, and visualizing the clustered results.

General domain of usage  
Customer segmentation in retail analytics

Du skal bruke **mall customers**-datasettet, som inneholder følgende kolonner:

Du bør også følge disse stegene før klynging:
     
1.  **Last inn data:** bruk `pandas` for å laste inn CSV-filen;
2.  **Velg relevante variabler:** fokuser på kolonnene `'Annual Income (k$)'` og `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Skalering av data (viktig for DBSCAN):** siden DBSCAN benytter avstandsmålinger, er det avgjørende å skalere variablene slik at de har lignende verdiskala. Du kan bruke `StandardScaler` til dette formålet.

## Tolkning

Koden oppretter **5 klynger** i dette tilfellet. Det er viktig å analysere de resulterende klyngene for å få innsikt i **kundesegmentering**. For eksempel kan du finne klynger som representerer:

- Høy inntekt, høyt forbruk;
- Høy inntekt, lavt forbruk;
- Lav inntekt, høyt forbruk;
- Lav inntekt, lavt forbruk;
- Middels inntekt, middels forbruk.

Få en solid forståelse av klyngeanalyse, en sentral usupervisert læringsteknikk for å avdekke mønstre i umerkede data. Utforsk det grunnleggende om K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og GMM, og få praktisk erfaring med ekte datasett for å bygge selvtillit i anvendelse av klyngeanalyse på reelle problemer.

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan data kan grupperes i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngestrukturer. Prinsipper for gaussisk fordeling, utforskning av hvordan GMM fungerer, samt anvendelse på både dummydata og virkelige datasett.

Implementering på Virkelig Datasett

Tolkning

Avsluttende bemerkninger

Awesome!

Implementering på Virkelig Datasett

Tolkning

Avsluttende bemerkninger