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

Du kommer att använda **mall customers**-datamängden, som innehåller följande kolumner:

Du bör även följa dessa steg innan klustring:
     
1.  **Ladda in data:** använd `pandas` för att ladda CSV-filen;
2.  **Välj relevanta variabler:** fokusera på kolumnerna `'Annual Income (k$)'` och `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Dataskalning (viktigt för DBSCAN):** eftersom DBSCAN använder avståndsberäkningar är det avgörande att skala variablerna till liknande intervall. Du kan använda `StandardScaler` för detta ändamål.

## Tolkning 

Koden skapar **5 kluster** i detta fall. Det är viktigt att analysera de resulterande klustren för att få insikter om **kundsegmentering**. Till exempel kan du hitta kluster som representerar: 

- Hög inkomst, hög konsumtion;     
- Hög inkomst, låg konsumtion;    
- Låg inkomst, hög konsumtion;     
- Låg inkomst, låg konsumtion; 
- Medellåg inkomst, medelhög konsumtion.

Få en gedigen förståelse för klusteranalys, en central teknik inom osupervised learning för att identifiera mönster i oetiketterad data. Utforska grunderna i K-Means, Hierarkisk klustring, DBSCAN och GMM, samt få praktisk erfarenhet med verkliga datamängder för att bygga upp förtroende i att tillämpa klustring på verkliga problem.

Fördjupa dig i grunderna för klustring och upptäck hur det skiljer sig från klassificering. Utforska grundläggande algoritmer, verktyg och bibliotek som driver denna oövervakade inlärningsteknik för att avslöja dolda mönster i data.

Få en gedigen förståelse för centrala förbehandlingstekniker som säkerställer effektiv klustring.
Hantering av saknade värden.
Kodning av kategoriska variabler.
Normalisering av data.
Val av lämpliga avståndsmått och länkningar för att förbättra klustringsnoggrannheten.

Behärska de färdigheter som krävs för att tillämpa K-Means-klustring effektivt. Förstå hur algoritmen fungerar, fastställ det optimala antalet kluster och få praktisk erfarenhet genom att implementera K-Means på både syntetiska och verkliga datamängder.

Utforska grunderna i hierarkisk klustring och lär dig att gruppera data i meningsfulla kluster med hjälp av dendrogram. Få förståelse för att identifiera det optimala antalet kluster och tillämpa tekniken på både syntetiska och verkliga dataset.

Utforska hur DBSCAN utmärker sig vid identifiering av kluster med varierande former och hantering av brus i data. Förstå mekanismerna bakom denna täthetsbaserade algoritm, hur punkter tilldelas kluster samt tillämpa den på både syntetiska och verkliga datamängder med säkerhet.

Få en gedigen förståelse för Gaussiska Mixturmodeller och hur de använder sannolikhet för att modellera komplexa klusterformer. Utforska principerna bakom Gaussisk fördelning, undersök hur GMM fungerar och stärk din kompetens genom att tillämpa dem på både simulerad och verklig data.

Implementering på Verklig Datamängd

Tolkning

Avslutande anmärkningar