Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Som sædvanligt anvendes følgende biblioteker:
- `sklearn` til at generere dummy-data og implementere hierarkisk klyngedannelse (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` til at generere og arbejde med dendrogrammet;

- `matplotlib` til at visualisere klynger og dendrogrammet;

- `numpy` til numeriske operationer.

## Generering af dummy-data

Funktionen `make_blobs()` fra `scikit-learn` kan bruges til at generere datasæt med **forskellige antal klynger** og **varierende grader af adskillelse**. Dette hjælper med at illustrere, hvordan hierarkisk klyngedannelse fungerer under forskellige forhold.

Den generelle algoritme er som følger:

1.  Instantiér `AgglomerativeClustering`-objektet, hvor **linkage-metode** og andre parametre angives;

2.  Tilpas modellen til dataene;

3.  Ekstrahér **klyngeetiketter**, hvis et bestemt antal klynger vælges;

4.  Visualisér klyngerne (hvis dataene er 2D eller 3D) ved hjælp af **spredningsdiagrammer**;

5.  Brug SciPy's `linkage` til at oprette **linkage-matrixen** og derefter **dendrogram** til at visualisere dendrogrammet.


Det er også muligt at eksperimentere med **forskellige linkage-metoder** (f.eks. single, complete, average, Ward's) og observere, hvordan de påvirker klyngeresultaterne og dendrogrammets struktur.

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 de grundlæggende principper for klyngering og opdag, hvordan det adskiller sig fra klassifikation. Udforsk essentielle algoritmer, værktøjer og biblioteker, der driver denne usuperviserede 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 klyngedannelse. 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. Forstå mekanismerne bag denne tæthedsbaserede algoritme, metoder til at tildele punkter til klynger samt anvendelse på både syntetiske og virkelige datasæt med sikkerhed.

Opnå et solidt kendskab til Gaussiske Mixture Models og hvordan de anvender sandsynlighed til at modellere komplekse klyngestrukturer. Gennemgå principperne for Gaussisk fordeling, undersøg hvordan GMM'er fungerer, og opbyg fortrolighed ved at anvende dem på både dummy- og virkelige data.

Implementering på Dummy Datasæt

Generering af dummy-data

Awesome!

Implementering på Dummy Datasæt

Generering af dummy-data