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

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

También se deben seguir estos pasos antes de realizar la agrupación:
     
1.  **Cargar los datos:** se utilizará `pandas` para cargar el archivo CSV;
2.  **Seleccionar características relevantes:** se trabajará con 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. Se puede utilizar `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, se pueden identificar clústeres que representan:

- Clientes con altos ingresos y alto gasto;     
- Clientes con altos ingresos y bajo gasto;    
- Clientes con bajos ingresos y alto gasto;     
- Clientes con bajos ingresos y bajo gasto; 
- Clientes con ingresos y gasto intermedios.

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.

Obtenga una comprensión sólida de las principales técnicas de preprocesamiento que garantizan una agrupación efectiva. Incluye el manejo de valores faltantes, la codificación de características categóricas, la normalización de datos y la selección de 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. Aprenda cómo funciona el algoritmo, determine el número óptimo de grupos y adquiera experiencia práctica implementando K-Means en conjuntos de datos sintéticos y del mundo real.

Explore los conceptos esenciales del clustering jerárquico y aprenda a agrupar datos en clústeres significativos utilizando dendrogramas. Adquiera 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 de 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.

Adquiera una comprensión sólida de los Modelos de Mezcla Gaussiana y cómo utilizan la probabilidad para modelar formas de clúster complejas. Explore los principios de la distribución gaussiana, analice el funcionamiento de los GMM y consolide conocimientos aplicándolos tanto a datos simulados como reales.

Implementación en un Conjunto de Datos Real

Interpretación

Observaciones finales

Implementación en un Conjunto de Datos Real

Interpretación

Observaciones finales