<jupyter_start><jupyter_text>Aplicação do algoritmo DBSCAN<jupyter_code>from sklearn.cluster import dbscan
import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importando os dados<jupyter_code>dataset = pd.read_csv('C:\\Users\\<NAME>\\Desktop\\PROVA\\agrupamento_Q1.csv')
dataset.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>O metodo 'dbscan' recebe como entrada um numpy.array o atributo 'values' de um pandas.DataFrame retorna seus valores em tal formato.<jupyter_code>dados = dataset.values<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Executa o algoritmo DBSCAN 'eps' é o parametro que define o raio de cada objeto.  'min_samples' indica a quantidade minima de objetos para considerar um objeto como central.  'metric' define a medida de distancia a ser utilizada e, seu valor padrao consiste na distancia euclidiana. O metodo retorna dois valores: o primeiro eh um numpy.array contendo os indices dos objetos classificados como centrais; o segundo eh um numpy.array contendo o rotulo de grupo de cada objeto.<jupyter_code>rotulos = dbscan(dados, eps=5, min_samples=3)

rotulos<jupyter_output><empty_output>
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