Summary  
This chapter introduces soft clustering through Gaussian mixture models, assigning probabilistic memberships and using flexible, elliptical boundaries to handle overlapping or non-linear clusters while addressing the limitations of K-means and DBSCAN.

General domain of usage  
Customer segmentation

## Weiches Clustering

**Weiches Clustering** weist **Wahrscheinlichkeiten** für die Zugehörigkeit zu jedem Cluster zu, anstatt jeden Datenpunkt nur einer Gruppe zuzuordnen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn sich **Cluster überlappen** oder wenn Datenpunkte nahe an der **Grenze** mehrerer Cluster liegen. Er findet breite Anwendung in Bereichen wie der **Kundensegmentierung**, bei der Individuen Verhaltensweisen zeigen können, die mehreren Gruppen gleichzeitig zugeordnet werden können.

## Probleme mit K-Means und DBSCAN

Clustering-Algorithmen wie **K-Means** und **DBSCAN** sind leistungsfähig, weisen jedoch Einschränkungen auf:

Beide Algorithmen stoßen bei hochdimensionalen Daten und überlappenden Clustern auf Herausforderungen. Diese Einschränkungen verdeutlichen den Bedarf an flexiblen Ansätzen wie **Gaussian Mixture Models**, die komplexe Datenverteilungen effektiver verarbeiten können.
Zum Beispiel bei folgenden Datentypen:

Was ist das Hauptmerkmal des weichen Clusterings, das es von harten Clustering-Methoden wie K-means unterscheidet?

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der Clusteranalyse, einer zentralen Methode des unüberwachten Lernens zur Entdeckung von Mustern in nicht gelabelten Daten. Erforschen 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. Erkunden Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten zu erkennen.

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 Clusteranzahl. 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 Handhabung 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.

Problemstellung

Weiches Clustering

Probleme mit K-Means und DBSCAN

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Problemstellung

Weiches Clustering

Probleme mit K-Means und DBSCAN