Summary  
This chapter introduces the DBSCAN density-based clustering algorithm, which groups points into arbitrarily shaped clusters by evaluating neighborhood density with parameters ε and MinPts and automatically identifies outliers.  

General domain of usage  
Unsupervised machine learning

**DBSCAN** (Agrupamento Espacial Baseado em Densidade de Aplicações com Ruído) oferece uma alternativa poderosa aos algoritmos tradicionais de agrupamento, como K-means e agrupamento hierárquico, especialmente ao lidar com **agrupamentos de formas arbitrárias** e **conjuntos de dados contendo ruído**.

Definição

A tabela acima destaca as principais vantagens do DBSCAN: sua capacidade de encontrar agrupamentos de **qualquer formato**, sua robustez ao **ruído** e sua **determinação automática** do número de agrupamentos.

Portanto, o **DBSCAN** é especialmente adequado para cenários em que:
- Os agrupamentos possuem formatos irregulares;
- Pontos de ruído estão presentes e precisam ser identificados;
- O número de agrupamentos não é conhecido previamente;
- A densidade dos dados varia ao longo do conjunto de dados.

Em qual cenário o DBSCAN tende a superar o K-means e o agrupamento hierárquico?

Obtenha uma compreensão sólida da análise de clusters, uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado para descobrir padrões em dados não rotulados. Explore os conceitos essenciais de K-Means, Clusterização Hierárquica, DBSCAN e GMMs, e adquira experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clusterização 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. Aprenda como o algoritmo funciona, determine o número ideal de clusters e obtenha experiência prática implementando o K-Means em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real.

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 clusters com formatos variados e no tratamento de ruídos nos dados. Compreenda a mecânica por trás deste algoritmo baseado em densidade, como atribuir pontos a clusters e aplicá-lo com confiança em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Obtenha uma compreensão sólida dos Modelos de Mistura Gaussiana e de como utilizam probabilidade para modelar formas de clusters complexas. Explore os princípios da distribuição Gaussiana, entenda o funcionamento dos GMMs e desenvolva confiança ao aplicá-los em dados simulados e reais.

Por Que DBSCAN?

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Por Que DBSCAN?