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

## Cluster-Algorithmen

Hier folgt eine kurze Einführung in einige der wichtigsten Cluster-Algorithmen. Auf diese werden wir im Kurs näher eingehen:
     

 



## Python-Bibliotheken für Clustering 

Bei der Arbeit mit Clustering in **Python** werden häufig die folgenden Bibliotheken verwendet:

- **Scikit-learn:** eine umfassende Machine-Learning-Bibliothek. Scikit-learn bietet Implementierungen vieler Cluster-Algorithmen, darunter K-means, hierarchisches Clustering, DBSCAN und GMMs, sowie Werkzeuge für Datenvorverarbeitung, Evaluationsmetriken und mehr;

- **SciPy:** eine Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen. SciPy enthält Funktionen für hierarchisches Clustering, Distanzberechnungen und weitere Hilfsmittel, die bei Clustering-Aufgaben nützlich sein können.

Es gibt außerdem mehrere **Hilfsbibliotheken**, die sich als nützlich erweisen, wie **NumPy** (für numerische Operationen), **Pandas** (für das Laden und die Vorverarbeitung von Daten), **Matplotlib** und **Seaborn** (zur Visualisierung von Daten und Clustering-Ergebnissen). Auch wenn diese keine eigenen Clustering-Bibliotheken sind, unterstützen sie den gesamten Workflow.

Welcher Cluster-Algorithmus eignet sich am besten zur Erkennung von Clustern beliebiger Form und zur Identifikation von Ausreißern?

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.

Clustering-Algorithmen und Bibliotheken

Cluster-Algorithmen

Python-Bibliotheken für Clustering

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