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)

Serão criados dois conjuntos de dados para demonstrar os pontos fortes do DBSCAN:

- **Moons:** dois semicírculos entrelaçados;
- **Circles:** um círculo pequeno dentro de um círculo maior.

O algoritmo segue os seguintes passos:

1. Instanciação do objeto `DBSCAN`, definindo `eps` e `min_samples`;

2. Ajuste do modelo aos dados;

3. Visualização dos resultados por meio do plot dos **pontos de dados**, colorindo-os de acordo com os respectivos **rótulos de cluster**.

## Ajuste de Hiperparâmetros 

A escolha de `eps` e `min_samples` impacta significativamente o resultado da clusterização. Experimente diferentes valores para encontrar o que funciona melhor para seus dados. Por exemplo, se `eps` for muito grande, todos os pontos podem acabar em um **único cluster**. Se `eps` for muito pequeno, muitos pontos podem ser classificados como **ruído**. Também é possível escalar as variáveis.

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Implementação em Conjunto de Dados Fictício

Ajuste de Hiperparâmetros