Summary  
This chapter demonstrates how to implement and tune the DBSCAN density-based clustering algorithm, illustrating how the `eps` and `min_samples` hyperparameters affect cluster formation and how core points, border points, and noise are identified.  

General domain of usage  
Unsupervised learning (data clustering)

Se crearán dos conjuntos de datos para demostrar las fortalezas de DBSCAN:

- **Moons:** dos semicírculos entrelazados;
- **Circles:** un círculo pequeño dentro de un círculo más grande.

El algoritmo es el siguiente:

1. Se instancia el objeto `DBSCAN`, configurando `eps` y `min_samples`;

2. Se ajusta el modelo a los datos;

3. Se visualizan los resultados graficando los **puntos de datos** y coloreándolos según sus **etiquetas de clúster** asignadas.

## Ajuste de hiperparámetros

La elección de `eps` y `min_samples` impacta significativamente en el resultado del agrupamiento. Experimenta con diferentes valores para encontrar los que mejor se adapten a tus datos. Por ejemplo, si `eps` es demasiado grande, todos los puntos podrían terminar en un **solo clúster**. Si `eps` es demasiado pequeño, muchos puntos podrían clasificarse como **ruido**. También puedes escalar las características.

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Implementación en un Conjunto de Datos Ficticio

Ajuste de hiperparámetros