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

## Klusterointialgoritmit

Tässä esitellään lyhyesti tärkeimmät klusterointialgoritmit. Keskitymme näihin kurssilla:
     

 



## Python-kirjastot klusterointiin 

Kun työskentelet klusteroinnin parissa **Pythonilla**, käytät usein seuraavia kirjastoja:

- **Scikit-learn:** kattava koneoppimiskirjasto. Scikit-learn sisältää useiden klusterointialgoritmien, kuten K-means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja GMM:t, toteutukset sekä työkaluja datan esikäsittelyyn, arviointimittareihin ja muuhun;

- **SciPy:** kirjasto tieteelliseen ja tekniseen laskentaan. SciPy sisältää funktioita hierarkkiseen klusterointiin, etäisyyksien laskemiseen ja muihin hyödyllisiin työkaluihin klusterointitehtävissä.

Lisäksi on olemassa useita **apukirjastoja**, kuten **NumPy** (numeerisiin operaatioihin), **Pandas** (datan lataamiseen ja esikäsittelyyn), **Matplotlib** ja **Seaborn** (datan ja klusterointitulosten visualisointiin). Vaikka nämä eivät ole varsinaisia klusterointikirjastoja, ne tukevat koko työnkulkua.

Mikä klusterointialgoritmi soveltuu parhaiten mielivaltaisen muotoisten klustereiden tunnistamiseen ja poikkeavien havaintojen löytämiseen?

Hanki vankka ymmärrys klusterianalyysistä, keskeisestä valvomattoman oppimisen menetelmästä, jolla paljastetaan rakenteita merkitsemättömästä datasta. Tutustu K-Means-, hierarkkisen klusteroinnin, DBSCAN:n ja GMM-mallien perusteisiin sekä saa käytännön kokemusta aidoista aineistoista, jotta voit soveltaa klusterointia todellisiin ongelmiin luottavaisesti.

Perehdy klusteroinnin perusteisiin ja selvitä, miten se eroaa luokittelusta. Tutustu keskeisiin algoritmeihin, työkaluihin ja kirjastoihin, jotka mahdollistavat tämän valvomattoman oppimisen menetelmän piilevien rakenteiden löytämiseksi datasta.

Perusteellinen ymmärrys keskeisistä esikäsittelymenetelmistä, jotka varmistavat tehokkaan klusteroinnin. Puuttuvien arvojen käsittely, kategoristen ominaisuuksien koodaus, datan normalisointi sekä sopivien etäisyysmittareiden ja linkitysten valinta klusteroinnin tarkkuuden parantamiseksi.

Hallitse taidot, joita tarvitaan K-Means-klusteroinnin tehokkaaseen soveltamiseen. Opi algoritmin toimintaperiaate, optimaalisen klusterimäärän määrittäminen sekä käytännön toteutus K-Means-menetelmällä synteettisiin ja todellisiin aineistoihin.

Tutustu hierarkkisen klusteroinnin perusteisiin ja opi ryhmittelemään dataa merkityksellisiin klustereihin dendrogrammien avulla. Vahvista osaamistasi optimaalisen klusterimäärän tunnistamisessa ja menetelmän soveltamisessa sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Tutustu siihen, miten DBSCAN tunnistaa erimuotoisia klustereita ja käsittelee kohinaa aineistossa. Ymmärrä tämän tiheysperusteisen algoritmin toimintaperiaatteet, pisteiden liittäminen klustereihin sekä sen soveltaminen sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Perusteellinen ymmärrys Gaussin sekoitusmalleista ja niiden todennäköisyyspohjaisesta tavasta mallintaa monimutkaisia klusterimuotoja. Gaussin jakauman periaatteet. GMM-mallien toimintaperiaatteet. Soveltaminen sekä esimerkkiaineistoon että todellisiin aineistoihin.

Klusterointialgoritmit ja -Kirjastot

Klusterointialgoritmit

Python-kirjastot klusterointiin

Awesome!

Klusterointialgoritmit ja -Kirjastot

Klusterointialgoritmit

Python-kirjastot klusterointiin