Summary  
This chapter covers implementing the DBSCAN clustering algorithm: generating and scaling dummy data, fitting a DBSCAN model, tuning its `eps` and `min_samples` hyperparameters, and distinguishing core points from border points.  

General domain of usage  
Unsupervised clustering of non-linearly separable data patterns.

Você criará dois conjuntos de dados para demonstrar os pontos fortes do DBSCAN:

- **Moons:** dois semicírculos entrelaçados;

- **Circles:** um círculo pequeno dentro de um círculo maior.

O algoritmo segue os seguintes passos:

1. Instanciar o objeto `DBSCAN`, definindo `eps` e `min_samples`;

2. Ajustar o modelo aos seus dados;

3. Visualizar os resultados plotando os **pontos de dados** e colorindo-os de acordo com seus respectivos **rótulos de cluster**.

## Ajuste de Hiperparâmetros

A escolha de `eps` e `min_samples` impacta significativamente o resultado da clusterização. Experimente diferentes valores para encontrar o que melhor se adapta aos seus dados. Por exemplo, se `eps` for muito grande, todos os pontos podem acabar em um **único cluster**. Se `eps` for muito pequeno, muitos pontos podem ser classificados como **ruído**. Também é possível escalar as features.

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 Fictício

Ajuste de Hiperparâmetros

Awesome!

Implementação em Conjunto de Dados Fictício

Ajuste de Hiperparâmetros