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

Je gebruikt de **mall customers** dataset, die de volgende kolommen bevat:

Volg daarnaast deze stappen voordat je gaat clusteren:
     
1.  **Gegevens laden:** gebruik `pandas` om het CSV-bestand te laden;
2.  **Relevante kenmerken selecteren:** focus op de kolommen `'Annual Income (k$)'` en `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Schaalverdeling van gegevens (belangrijk voor DBSCAN):** omdat DBSCAN afstandsberekeningen gebruikt, is het essentieel om kenmerken te schalen zodat ze vergelijkbare bereiken hebben. Gebruik hiervoor `StandardScaler`.

## Interpretatie 

De code creëert in dit geval **5 clusters**. Het is belangrijk om de resulterende clusters te analyseren om inzicht te krijgen in **klantsegmentatie**. Bijvoorbeeld, je kunt clusters vinden die het volgende vertegenwoordigen: 

- Klanten met hoog inkomen en hoge bestedingen;     

- Klanten met hoog inkomen en lage bestedingen;    

- Klanten met laag inkomen en hoge bestedingen;     

- Klanten met laag inkomen en lage bestedingen; 

- Klanten met middeninkomen en gemiddelde bestedingen.


Verkrijg een grondig begrip van clusteranalyse, een belangrijke unsupervised learning-techniek voor het ontdekken van patronen in niet-gelabelde data. Verken de basisprincipes van K-Means, hiërarchische clustering, DBSCAN en GMM's, en doe praktische ervaring op met echte datasets om vertrouwen te krijgen in het toepassen van clustering op realistische vraagstukken.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek hoe dit verschilt van classificatie. Verken essentiële algoritmen, tools en bibliotheken die deze unsupervised learning-techniek aandrijven om verborgen patronen in data te onthullen.

Verkrijg een grondig begrip van essentiële preprocessingtechnieken die effectieve clustering waarborgen.
Behandeling van ontbrekende waarden.
Codering van categorische kenmerken.
Normalisatie van gegevens.
Selectie van geschikte afstandsmaatstaven en koppelingen ter verbetering van de clusteringnauwkeurigheid.

Beheers de vaardigheden die nodig zijn om K-Means-clustering effectief toe te passen. Begrijp hoe het algoritme werkt, bepaal het optimale aantal clusters en doe praktische ervaring op met het implementeren van K-Means op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek de basisprincipes van hiërarchische clustering en leer hoe gegevens in betekenisvolle clusters kunnen worden gegroepeerd met behulp van dendrogrammen. Vergroot het vertrouwen in het identificeren van het optimale aantal clusters en het toepassen van de techniek op zowel synthetische als reële datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Leer de mechanismen achter dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing ervan op zowel synthetische als echte datasets met vertrouwen.

Verkrijg een grondig begrip van Gaussiaanse mengmodellen en hoe deze waarschijnlijkheid gebruiken om complexe clusterstructuren te modelleren. Inzicht in de principes van de Gauss-verdeling, verkenning van de werking van Gaussiaanse mengmodellen en toepassing op zowel fictieve als reële gegevens voor meer vertrouwen.

Implementatie op Echte Dataset

Interpretatie

Concluderende opmerkingen

Awesome!

Implementatie op Echte Dataset

Interpretatie

Concluderende opmerkingen