Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Klyngeringsalgoritmer

Lad os kort introducere nogle af de vigtigste klyngeringsalgoritmer. Vi vil fokusere på disse i kurset:
     

 



## Python-biblioteker til klyngering 

Når du arbejder med klyngering i **Python**, vil du ofte bruge følgende biblioteker:

- **Scikit-learn:** et omfattende maskinlæringsbibliotek. Scikit-learn tilbyder implementeringer af mange klyngeringsalgoritmer, herunder K-means, Hierarkisk Klyngering, DBSCAN og GMMs, samt værktøjer til datapreprocessering, evalueringsmetrikker og mere;

- **SciPy:** et bibliotek til videnskabelig og teknisk databehandling. SciPy indeholder funktioner til hierarkisk klyngering, afstandsberegninger og andre værktøjer, der kan være nyttige i klyngeringsopgaver.

Der findes også flere **hjælpebiblioteker**, som er nyttige, såsom **NumPy** (til numeriske operationer), **Pandas** (til dataindlæsning og preprocessering), **Matplotlib** og **Seaborn** (til visualisering af data og klyngeringsresultater). Selvom disse ikke er klyngeringsbiblioteker i sig selv, understøtter de den overordnede arbejdsgang.

Hvilken klyngeringsalgoritme egner sig bedst til at opdage klynger af vilkårlig form og identificere outliers?

Opnå en solid forståelse af klyngeanalyse, en central ikke-superviseret læringsteknik til at afdække mønstre i uetiketterede data. Udforsk det grundlæggende i K-Means, Hierarkisk Klyngedannelse, DBSCAN og GMM'er, og få praktisk erfaring med rigtige datasæt for at opbygge selvtillid i anvendelsen af klyngeanalyse på virkelige problemstillinger.

Dyk ned i grundlæggende klyngering og opdag, hvordan det adskiller sig fra klassifikation. Udforsk essentielle algoritmer, værktøjer og biblioteker, der driver denne uovervågede læringsteknik til at afdække skjulte mønstre i data.

Opnå et solidt kendskab til centrale forbehandlingsteknikker, der sikrer effektiv klyngeanalyse. Håndtering af manglende værdier, kodning af kategoriske variable, normalisering af data samt valg af passende afstandsmål og koblinger for at øge nøjagtigheden af klyngeanalysen.

Opnå færdighederne til effektiv anvendelse af K-Means clustering. Forstå algoritmens funktion, fastlæg det optimale antal klynger, og få praktisk erfaring med implementering af K-Means på både syntetiske og virkelige datasæt.

Udforsk det grundlæggende i hierarkisk klyngedannelse og lær, hvordan data grupperes i meningsfulde klynger ved hjælp af dendrogrammer. Opnå fortrolighed med at identificere det optimale antal klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasæt.

Opdag hvordan DBSCAN udmærker sig ved at identificere klynger med varierende former og håndtere støj i data. Få indsigt i mekanismerne bag denne tæthedsbaserede algoritme, hvordan punkter tildeles klynger, og anvend den på både syntetiske og virkelige datasæt med sikkerhed.

Opnå et solidt kendskab til Gaussian Mixture Models og hvordan de anvender sandsynlighed til at modellere komplekse klyngestrukturer. Forstå principperne bag Gaussisk fordeling, undersøg hvordan GMMs fungerer, og opbyg fortrolighed ved at anvende dem på både dummydata og virkelige datasæt.

Klyngeringsalgoritmer og Biblioteker

Klyngeringsalgoritmer

Python-biblioteker til klyngering

Awesome!

Klyngeringsalgoritmer og Biblioteker

Klyngeringsalgoritmer

Python-biblioteker til klyngering