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

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

Volg ook deze stappen voordat je gaat clusteren:
     
1.  **Laad de data:** gebruik `pandas` om het CSV-bestand te laden;
2.  **Selecteer relevante kenmerken:** focus op de kolommen `'Annual Income (k$)'` en `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Schaal de data (belangrijk voor DBSCAN):** omdat DBSCAN afstandsberekeningen gebruikt, is het cruciaal 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 representeren: 

- Klanten met hoog inkomen en hoge uitgaven;     
- Klanten met hoog inkomen en lage uitgaven;    
- Klanten met laag inkomen en hoge uitgaven;     
- Klanten met laag inkomen en lage uitgaven; 
- Klanten met middeninkomen en gemiddelde uitgaven.

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 praktijkproblemen.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek het verschil met 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 preprocessietechnieken 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. Leer 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 u gegevens groepeert in betekenisvolle clusters 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 realistische datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Begrijp de werking van dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing 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 GMM's en het opbouwen van vertrouwen door toepassing op zowel fictieve als realistische gegevens.

Implementatie op Echte Dataset

Interpretatie

Concluderende opmerkingen