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

Você utilizará o conjunto de dados **mall customers**, que contém as seguintes colunas:

Também é necessário seguir estas etapas antes da clusterização:
     
1.  **Carregar os dados:** utilize `pandas` para carregar o arquivo CSV;
2.  **Selecionar atributos relevantes:** foque nas colunas `'Annual Income (k$)'` e `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Escalonamento dos dados (importante para DBSCAN):** como o DBSCAN utiliza cálculos de distância, é fundamental escalonar os atributos para que tenham intervalos semelhantes. Utilize `StandardScaler` para esse fim.

## Interpretação 

O código cria **5 clusters** neste caso. É importante analisar os clusters resultantes para obter insights sobre a **segmentação de clientes**. Por exemplo, é possível identificar clusters que representam: 

- Clientes de alta renda e alto gasto;     

- Clientes de alta renda e baixo gasto;    

- Clientes de baixa renda e alto gasto;     

- Clientes de baixa renda e baixo gasto; 

- Clientes de renda e gasto intermediários.

Obtenha uma compreensão sólida de análise de clusters, uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado para identificar padrões em dados não rotulados. Explore os conceitos essenciais de K-Means, Agrupamento Hierárquico, DBSCAN e GMMs, e adquira experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clustering em problemas do mundo real.

Aprofunde-se nos fundamentos do clustering e descubra como ele difere da classificação. Explore algoritmos, ferramentas e bibliotecas essenciais que impulsionam essa técnica de aprendizado não supervisionado para revelar padrões ocultos nos dados.

Obtenha uma compreensão sólida das principais técnicas de pré-processamento que garantem uma clusterização eficaz. Aprenda a lidar com valores ausentes, codificar variáveis categóricas, normalizar dados e escolher medidas de distância e métodos de ligação apropriados para aumentar a precisão da clusterização.

Domine as habilidades necessárias para aplicar a clusterização K-Means de forma eficaz. Compreenda o funcionamento do algoritmo, determine o número ideal de clusters e obtenha experiência prática implementando o K-Means em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Explore os conceitos essenciais do agrupamento hierárquico e aprenda a agrupar dados em clusters significativos utilizando dendrogramas. Desenvolva confiança na identificação do número ideal de clusters e na aplicação da técnica em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real.

Descubra como o DBSCAN se destaca na detecção de agrupamentos com formas variadas e no tratamento de ruídos nos dados. Compreenda a mecânica por trás deste algoritmo baseado em densidade, como atribuir pontos a agrupamentos e aplicá-lo com confiança em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Compreensão sólida de Modelos de Mistura Gaussiana e de como utilizam probabilidade para modelar formas complexas de agrupamentos. Princípios da distribuição Gaussiana, funcionamento dos GMMs e aplicação prática em dados simulados e reais.

Implementação em Conjunto de Dados Real

Interpretação

Considerações Finais

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Implementação em Conjunto de Dados Real

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