Summary  
This chapter demonstrates how to scale features and implement DBSCAN clustering—tuning its epsilon and minimum-samples parameters—to identify arbitrarily shaped clusters and detect outliers, then visualize the results.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Utilizarás el conjunto de datos de **clientes de centro comercial**, que contiene las siguientes columnas:

También debes seguir estos pasos antes de realizar el agrupamiento:
     
1.  **Cargar los datos:** utilizarás `pandas` para cargar el archivo CSV;
2.  **Seleccionar características relevantes:** te enfocarás en las columnas `'Annual Income (k$)'` y `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Escalado de datos (importante para DBSCAN):** dado que DBSCAN utiliza cálculos de distancia, es fundamental escalar las características para que tengan rangos similares. Puedes usar `StandardScaler` para este propósito.

## Interpretación 

El código crea **5 clústeres** en este caso. Es importante analizar los clústeres resultantes para obtener información sobre la **segmentación de clientes**. Por ejemplo, podrías encontrar clústeres que representan: 

- Clientes de altos ingresos y alto gasto;     

- Clientes de altos ingresos y bajo gasto;    

- Clientes de bajos ingresos y alto gasto;     

- Clientes de bajos ingresos y bajo gasto; 

- Clientes de ingresos medios y gasto medio.


Adquiera una comprensión sólida del análisis de conglomerados, una técnica clave de aprendizaje no supervisado para descubrir patrones en datos no etiquetados. Explore los conceptos esenciales de K-means, clustering jerárquico, DBSCAN y GMM, y obtenga experiencia práctica con conjuntos de datos reales para desarrollar confianza en la aplicación del clustering a problemas del mundo real.

Adéntrese en los fundamentos del clustering y descubra cómo se diferencia de la clasificación. Explore algoritmos, herramientas y bibliotecas esenciales que impulsan esta técnica de aprendizaje no supervisado para revelar patrones ocultos en los datos.

Adquiera una comprensión sólida de las principales técnicas de preprocesamiento que garantizan una agrupación efectiva. Aprenda a manejar valores faltantes, codificar características categóricas, normalizar datos y seleccionar medidas de distancia y métodos de enlace apropiados para mejorar la precisión del agrupamiento.

Domine las habilidades necesarias para aplicar el agrupamiento K-Means de manera efectiva. Comprenda el funcionamiento del algoritmo, determine el número óptimo de clústeres y adquiera experiencia práctica implementando K-Means en conjuntos de datos sintéticos y reales.

Explora los conceptos esenciales del clustering jerárquico y aprende a agrupar datos en clústeres significativos utilizando dendrogramas. Desarrolla confianza en la identificación del número óptimo de clústeres y en la implementación de la técnica tanto en conjuntos de datos sintéticos como reales.

Descubra cómo DBSCAN destaca en la detección de agrupamientos con formas variadas y en el manejo de ruido en los datos. Conozca la mecánica detrás de este algoritmo basado en densidad, el proceso de asignación de puntos a agrupamientos y su aplicación tanto en conjuntos de datos sintéticos como reales con confianza.

Adquirir una comprensión sólida de los Modelos de Mezcla Gaussiana y cómo utilizan la probabilidad para modelar formas de clúster complejas. Estudio de los principios de la distribución gaussiana, exploración del funcionamiento de los GMM y consolidación de conocimientos mediante su aplicación en datos simulados y reales.

Implementación en un Conjunto de Datos Real

Interpretación

Observaciones finales

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Implementación en un Conjunto de Datos Real

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Observaciones finales