Summary  
Clustering algorithms implement unsupervised grouping of data points by measuring feature similarity and partitioning them into cohesive clusters without using predefined labels.  

General domain of usage  
Image segmentation

Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über eine große Sammlung von Objekten und möchten diese in **bedeutungsvolle Gruppen** organisieren. Denken Sie zum Beispiel an Bücher in einer Bibliothek. Bibliotheken ordnen Bücher in **Kategorien** wie Belletristik, Wissenschaft, Geschichte und mehr ein. Das erleichtert das Auffinden der gewünschten Bücher — und genau darum geht es beim **Clustering**.

Im Wesentlichen geht es beim Clustering um: 

 

- **Gruppierung ähnlicher Datenpunkte:** Datenpunkte innerhalb desselben Clusters sind einander ähnlicher als denen in anderen Clustern; 

- **Aufdeckung verborgener Strukturen:** Clustering kann zugrunde liegende Muster und Strukturen in Daten aufdecken, die nicht sofort ersichtlich sind; 

- **Verständnis komplexer Daten:** Durch die Gruppierung von Daten vereinfacht Clustering große Datensätze und erleichtert deren Verständnis. 

Clustering wird in vielen verschiedenen Bereichen und für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt.

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der Clusteranalyse, einer zentralen Technik des unüberwachten Lernens zur Erkennung von Mustern in nicht gelabelten Daten. Erkunden Sie die Grundlagen von K-Means, hierarchischem Clustering, DBSCAN und GMMs und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit realen Datensätzen, um Sicherheit bei der Anwendung von Clustering auf reale Problemstellungen zu gewinnen.

Tauchen Sie in die Grundlagen der Clusteranalyse ein und erfahren Sie, wie sie sich von der Klassifikation unterscheidet. Entdecken Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten aufzudecken.

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der wichtigsten Vorverarbeitungstechniken, die eine effektive Clusterbildung gewährleisten. Erfahren Sie, wie fehlende Werte behandelt, kategoriale Merkmale codiert, Daten normalisiert und geeignete Distanzmaße sowie Verknüpfungen ausgewählt werden, um die Genauigkeit der Clusterbildung zu erhöhen.

Beherrschen der Fähigkeiten zur effektiven Anwendung des K-Means-Clusterings. Verständnis der Funktionsweise des Algorithmus. Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern. Praktische Erfahrung durch Implementierung von K-Means auf synthetischen und realen Datensätzen.

Erkunden Sie die Grundlagen des hierarchischen Clusterings und erfahren Sie, wie Daten mithilfe von Dendrogrammen in sinnvolle Cluster gruppiert werden. Sicherheit beim Erkennen der optimalen Clusteranzahl und Anwendung der Methode auf synthetische sowie reale Datensätze.

Erfahren Sie, wie DBSCAN bei der Erkennung von Clustern unterschiedlicher Formen und der Behandlung von Ausreißern in Daten überzeugt. Verstehen Sie die Mechanismen dieses dichtebasierten Algorithmus, die Zuordnung von Punkten zu Clustern und die Anwendung auf synthetische sowie reale Datensätze.

Fundierte Kenntnisse über Gaußsche Mischmodelle und deren Verwendung von Wahrscheinlichkeiten zur Modellierung komplexer Clusterformen. Prinzipien der Gaußschen Verteilung. Funktionsweise von GMMs. Anwendung auf Dummy- und Realweltdaten zur Festigung des Verständnisses.

Einführung in das Clustering

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Einführung in das Clustering