### Вариант 9
### Задание на лабораторную работу:
Использовать метод кластеризации DBSCAN, самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной задачи.
### Как запустить лабораторную работу:
Выполняем файл gusev_vladislav_lab_1.py, на экране будет нарисовано 3 графика
### Технологии
Pandas - библиотека для анализа данных. Она предоставляет структуры данных и функции для работы с табличными данными. Mathplotlib - библиотека для визуализации данных двумерной и трехмерной графикой. Sklearn - библиотека с большим количеством алгоритмов машинного обучения.
### По коду
1) Загружаем данные из csv файла
2) Выбираем 10000 данных (потому что при сильном увеличении данных метод DBSCAN сильно загружает систему и программа начинает виснуть)
3) Создаем модель DBSCAN, предварительно выбрав нужные данные
4) Применяем DBSCAN к данным и создаём график

Что получаем:

![img.png](img.png)

### Вывод
- По данному графику можно сказать, что в основном глубина алмазов розница от ~57-~66, а карат в районе 1 (0.6-1.4)
- В целом на графике видно очень много шума (фиолетовые точки), но также немало более светлых - близких к красным. Визуально можно сказать, что эффективность этого метода 30%-40%.