DBSCAN en Python: datos de forma irregular

Práctica del Máster en Metodología de las Ciencias del Comportamiento y de la Salud (UCM): agrupamiento con DBSCAN sobre un conjunto de datos de forma irregular (Odd_shape_data.xls).

1. Carga los datos y los representa en un scatterplot (Data, ejes V1 y V2).
2. Busca, mediante una rejilla de valores, combinaciones de eps y min_samples con las que DBSCAN encuentra 2 clústers, e identifica los casos atípicos (etiqueta -1).
3. Representa los datos sin los casos atípicos.
4. Extra: compara el resultado con k-medias.

Nota: len(np.unique(labels)) cuenta también la etiqueta -1, por lo que 2 clústers con casos atípicos dan 3.

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├── dbscan_odd_shape.ipynb
├── data/                # aquí va Odd_shape_data.xls
├── requirements.txt
└── README.md

pip install -r requirements.txt
jupyter notebook dbscan_odd_shape.ipynb

Valores elegidos: eps = ..., min_samples = ... (clústers: 2, casos atípicos: ...).