Klusterointialgoritmit ja -kirjastot
Klusterointialgoritmit
Tässä esitellään lyhyesti tärkeimmät klusterointialgoritmit. Keskitymme näihin kurssin aikana:
Python-kirjastot klusterointiin
Kun työskentelet klusteroinnin parissa Pythonilla, käytät usein seuraavia kirjastoja:
-
Scikit-learn: kattava koneoppimiskirjasto. Scikit-learn sisältää useiden klusterointialgoritmien toteutukset, kuten K-means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja GMM:t, 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 useita apukirjastoja, jotka ovat hyödyllisiä, 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.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Klusterointialgoritmit ja -kirjastot
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Klusterointialgoritmit
Tässä esitellään lyhyesti tärkeimmät klusterointialgoritmit. Keskitymme näihin kurssin aikana:
Python-kirjastot klusterointiin
Kun työskentelet klusteroinnin parissa Pythonilla, käytät usein seuraavia kirjastoja:
-
Scikit-learn: kattava koneoppimiskirjasto. Scikit-learn sisältää useiden klusterointialgoritmien toteutukset, kuten K-means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja GMM:t, 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 useita apukirjastoja, jotka ovat hyödyllisiä, 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.
Kiitos palautteestasi!