Summary  
This chapter introduces the DBSCAN density-based clustering algorithm, which groups points into arbitrarily shaped clusters by evaluating neighborhood density with parameters ε and MinPts and automatically identifies outliers.  

General domain of usage  
Unsupervised machine learning

**DBSCAN** (Agrupamiento Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido) ofrece una alternativa poderosa a los algoritmos de agrupamiento tradicionales como K-means y el agrupamiento jerárquico, especialmente al trabajar con **grupos de formas arbitrarias** y **conjuntos de datos que contienen ruido**.

Definición

La tabla anterior resalta las principales ventajas de DBSCAN: su capacidad para encontrar grupos de **cualquier forma**, su robustez frente al **ruido** y su **determinación automática** del número de grupos.

Por lo tanto, **DBSCAN** es especialmente adecuado para escenarios donde:
- Los grupos tienen formas irregulares;
- Hay puntos de ruido presentes que deben ser identificados;
- El número de grupos no se conoce de antemano;
- La densidad de los datos varía en el conjunto de datos.

¿En qué escenario es probable que DBSCAN supere a K-means y al agrupamiento jerárquico?

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.

¿Por Qué DBSCAN?

¿Por Qué DBSCAN?