Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Klusterointialgoritmit ja -kirjastot | Klusteroinnin Perusteet
Klusterianalyysi

bookKlusterointialgoritmit 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.

question mark

Mikä klusterointialgoritmi soveltuu parhaiten mielivaltaisen muotoisten klustereiden tunnistamiseen ja poikkeamien havaitsemiseen?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 3

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookKlusterointialgoritmit 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.

question mark

Mikä klusterointialgoritmi soveltuu parhaiten mielivaltaisen muotoisten klustereiden tunnistamiseen ja poikkeamien havaitsemiseen?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 3
some-alt