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

Verrà utilizzato il dataset **mall customers**, che contiene le seguenti colonne:

Si consiglia inoltre di seguire questi passaggi prima del clustering:
     
1.  **Caricamento dei dati:** utilizzo di `pandas` per caricare il file CSV;
2.  **Selezione delle feature rilevanti:** concentrazione sulle colonne `'Annual Income (k$)'` e `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Scaling dei dati (importante per DBSCAN):** poiché DBSCAN utilizza calcoli di distanza, è fondamentale scalare le feature per avere intervalli simili. È possibile utilizzare `StandardScaler` a questo scopo.

## Interpretazione

Il codice crea **5 cluster** in questo caso. È importante analizzare i cluster risultanti per ottenere informazioni sulla **segmentazione dei clienti**. Ad esempio, si possono individuare cluster che rappresentano:

- Clienti ad alto reddito e alta spesa;
- Clienti ad alto reddito e bassa spesa;
- Clienti a basso reddito e alta spesa;
- Clienti a basso reddito e bassa spesa;
- Clienti a reddito medio e spesa media.

Acquisire una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplorare i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, con esperienza pratica su dataset reali per sviluppare sicurezza nell'applicazione del clustering a problemi reali.

Approfondimento sui fondamenti del clustering e sulle differenze rispetto alla classificazione. Esplorazione degli algoritmi, strumenti e librerie essenziali che alimentano questa tecnica di apprendimento non supervisionato per individuare schemi nascosti nei dati.

Acquisizione di una solida comprensione delle principali tecniche di preprocessamento che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle variabili categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e metodi di collegamento appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisire le competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprendere il funzionamento dell'algoritmo, determinare il numero ottimale di cluster e acquisire esperienza pratica implementando K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti della clusterizzazione gerarchica e scopri come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisizione di competenze nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica su dataset sintetici e reali.

Scopri come DBSCAN eccelle nell'individuare cluster di forme diverse e nella gestione del rumore nei dati. Esplora i meccanismi alla base di questo algoritmo basato sulla densità, le modalità di assegnazione dei punti ai cluster e la sua applicazione sia a set di dati sintetici che reali con sicurezza.

Acquisire una solida comprensione dei Gaussian Mixture Models e di come utilizzano la probabilità per modellare forme di cluster complesse. Esaminare i principi della distribuzione gaussiana, analizzare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Implementazione su un Dataset Reale

Interpretazione

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