a la hora de escoger los mejores hiperparametros puedes mirar el 6 en el eje vertical y 1.4 en el horizontal el cual arrojara 3 clusters con un coeficiente de silueta de del 0.22 este seria el mejor coeficiente de silueta arrojado por DBSCAN, creo que es el mejor que se encuentran con al menos 3 clusters
Fundamentos de clustering
驴Qu茅 es el clustering en machine learning?
Tu primer clustering con scikit-learn
驴Cu谩ndo usar clustering?
驴C贸mo evaluar modelos de clustering?
K-means
驴Qu茅 es el algoritmo de K-means y c贸mo funciona?
驴Cu谩ndo usar K-means?
Implementando K-means
Encontrando K
Evaluando resultados de K-means
Hierarchical clustering
驴Qu茅 es hierarchical clustering y c贸mo funciona?
驴Cu谩ndo usar hierarchical clustering?
Implementando hierarchical clustering
Evaluando resultados de hierarchical clustering
DBSCAN
驴Qu茅 es DBSCAN y c贸mo funciona?
驴Cu谩ndo usar DBSCAN?
Implementando DBSCAN
Encontrar h铆per-par谩metros
Evaluando resultados de DBSCAN
Proyecto: resolviendo un problema con clustering
Preparar datos para clusterizar
Aplicando PCA para clustering
Resolviendo con K-means
Resolviendo con hierarchical clustering
Resolviendo con DBSCAN
Resolviendo con DBSCAN (sin PCA)
Evaluaci贸n resultados de distintos modelos de clustering
Conclusiones
Proyecto final y cierre
Comparte tu proyecto de segmentaci贸n con clustering y certif铆cate
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Realic茅 el mismo proceso de optimizaci贸n de hiperpar谩metros, pero implemente un rango de epsilon \[1, 4], con intervalos de 0.01. Us茅 el rango de min\_samples \[2, 8].
Con la combinaci贸n espec铆fica de eps=3.74 y min\_samples=2 se obtienen 2 clusters y un coeficiente de silueta aprox (0.54)
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