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

Você utilizará o conjunto de dados **mall customers**, que contém as seguintes colunas:

Também é necessário seguir estas etapas antes da clusterização:
     
1.  **Carregar os dados:** utilize o `pandas` para carregar o arquivo CSV;
2.  **Selecionar atributos relevantes:** foque nas colunas `'Annual Income (k$)'` e `'Spending Score (1-100)'`;
3.  **Escalonamento dos dados (importante para DBSCAN):** como o DBSCAN utiliza cálculos de distância, é fundamental escalonar os atributos para que tenham faixas semelhantes. Utilize o `StandardScaler` para esse propósito.

## Interpretação

O código cria **5 clusters** neste caso. É importante analisar os clusters resultantes para obter insights sobre a **segmentação de clientes**. Por exemplo, é possível identificar clusters que representam:

- Clientes de alta renda e alto gasto;
- Clientes de alta renda e baixo gasto;
- Clientes de baixa renda e alto gasto;
- Clientes de baixa renda e baixo gasto;
- Clientes de renda média e gasto médio.

Adquira uma compreensão sólida da análise de clusters, uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado para descobrir padrões em dados não rotulados. Explore os conceitos essenciais de K-Means, Clusterização Hierárquica, DBSCAN e GMMs, e obtenha experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clusterização em problemas do mundo real.

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Implementação em Conjunto de Dados Real

Interpretação

Considerações Finais

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