Summary  
This chapter demonstrates how to implement the DBSCAN density-based clustering algorithm in code: you generate dummy datasets, fit DBSCAN with specified eps and min_samples, distinguish core vs. border points, and visualize the resulting clusters.  

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (cluster analysis)

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 variáveis.

Adquira 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 obtenha experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clusterização em problemas do mundo real.

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Implementação em Conjunto de Dados Fictício

Ajuste de Hiperparâmetros

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