Summary  
This chapter covers implementing the DBSCAN clustering algorithm: generating and scaling dummy data, fitting a DBSCAN model, tuning its `eps` and `min_samples` hyperparameters, and distinguishing core points from border points.  

General domain of usage  
Unsupervised clustering of non-linearly separable data patterns.

Creerai due set di dati per dimostrare i punti di forza di DBSCAN:

- **Moons:** due mezze lune intrecciate;

- **Circles:** un piccolo cerchio all'interno di un cerchio più grande.

L'algoritmo è il seguente:

1. Si istanzia l'oggetto `DBSCAN`, impostando `eps` e `min_samples`;

2. Si adatta il modello ai dati;

3. Si visualizzano i risultati tracciando i **punti dati** e colorandoli in base alle rispettive **etichette di cluster**.

## Ottimizzazione degli Iperparametri

La scelta di `eps` e `min_samples` influisce notevolmente sul risultato del clustering. Sperimenta con diversi valori per trovare quelli più adatti ai tuoi dati. Ad esempio, se `eps` è troppo grande, tutti i punti potrebbero finire in un **unico cluster**. Se `eps` è troppo piccolo, molti punti potrebbero essere classificati come **rumore**. È anche possibile scalare le caratteristiche.

Acquisisci una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplora i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, e ottieni esperienza pratica con dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi concreti.

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.

Comprensione approfondita delle principali tecniche di pre-elaborazione che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle caratteristiche categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e collegamenti appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisizione delle competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprensione del funzionamento dell'algoritmo, determinazione del numero ottimale di cluster ed esperienza pratica nell'implementazione di K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti del clustering gerarchico e apprendi come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisisci sicurezza nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica sia su dataset sintetici che 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, esplorare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Implementazione su Dataset Fittizio

Ottimizzazione degli Iperparametri

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