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)

Du kommer att skapa två dataset för att demonstrera DBSCAN:s styrkor:

- **Moons:** två sammanflätade halvcirklar;
- **Circles:** en liten cirkel inuti en större cirkel.

Algoritmen är som följer:

1.  Instansiera `DBSCAN`-objektet och ange `eps` och `min_samples`;

2.  Anpassa modellen till dina data;

3.  Visualisera resultaten genom att plotta **datapunkterna** och färglägga dem enligt deras tilldelade **klusteretiketter**.

## Justering av hyperparametrar

Valet av `eps` och `min_samples` påverkar klustringsresultatet avsevärt. Testa olika värden för att hitta det som fungerar bäst för dina data. Om till exempel `eps` är för stort kan alla punkter hamna i **ett enda kluster**. Om `eps` är för litet kan många punkter klassificeras som **brus**. Du kan även skala funktionerna.

Få en gedigen förståelse för klusteranalys, en central osupervised learning-teknik för att identifiera mönster i oetiketterad data. Utforska grunderna i K-Means, Hierarkisk Klustring, DBSCAN och GMM samt få praktisk erfarenhet med verkliga dataset för att bygga 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 Dummydatauppsättning

Justering av hyperparametrar

Awesome!

Implementering på Dummydatauppsättning

Justering av hyperparametrar