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)

Je maakt twee datasets aan om de sterke punten van DBSCAN te demonstreren:

- **Moons:** twee in elkaar grijpende halve cirkels;
- **Circles:** een kleine cirkel binnen een grotere cirkel.

Het algoritme is als volgt:

1. Het aanmaken van het `DBSCAN`-object, waarbij `eps` en `min_samples` worden ingesteld;

2. Het model wordt getraind op de data;

3. Visualisatie van de resultaten door de **datapunten** te plotten en deze te kleuren op basis van hun toegewezen **clusterlabels**.

## Hyperparameters afstemmen

De keuze van `eps` en `min_samples` heeft een aanzienlijke invloed op het resultaat van de clustering. Experimenteer met verschillende waarden om te bepalen wat het beste werkt voor jouw data. Als `eps` bijvoorbeeld te groot is, kunnen alle punten in **één cluster** terechtkomen. Als `eps` te klein is, kunnen veel punten als **ruis** worden geclassificeerd. Het is ook mogelijk om de kenmerken te schalen.

Download de code voor dit hoofdstuk

Verkrijg een grondig begrip van clusteranalyse, een belangrijke unsupervised learning-techniek voor het ontdekken van patronen in niet-gelabelde data. Verken de basisprincipes van K-Means, hiërarchische clustering, DBSCAN en GMM's, en doe praktische ervaring op met echte datasets om vertrouwen te krijgen in het toepassen van clustering op praktijkproblemen.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek het verschil met classificatie.
Verken essentiële algoritmen, tools en bibliotheken die deze unsupervised learning-techniek aandrijven om verborgen patronen in data te onthullen.

Verkrijg een grondig begrip van essentiële preprocessietechnieken die effectieve clustering waarborgen.
Behandeling van ontbrekende waarden.
Codering van categorische kenmerken.
Normalisatie van gegevens.
Selectie van geschikte afstandsmaatstaven en koppelingen ter verbetering van de clusteringnauwkeurigheid.

Beheers de vaardigheden die nodig zijn om K-Means-clustering effectief toe te passen. Leer hoe het algoritme werkt, bepaal het optimale aantal clusters en doe praktische ervaring op met het implementeren van K-Means op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek de basisprincipes van hiërarchische clustering en leer hoe u gegevens groepeert in betekenisvolle clusters met behulp van dendrogrammen. Vergroot het vertrouwen in het identificeren van het optimale aantal clusters en het toepassen van de techniek op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Begrijp de werking van dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing op zowel synthetische als echte datasets met vertrouwen.

Verkrijg een grondig begrip van Gaussiaanse mengmodellen en hoe deze waarschijnlijkheid gebruiken om complexe clusterstructuren te modelleren. Inzicht in de principes van de Gauss-verdeling, verkenning van de werking van GMM's en het opbouwen van vertrouwen door toepassing op zowel fictieve als realistische gegevens.

Implementatie op Dummy Dataset

Hyperparameters afstemmen