Summary  
This chapter explains the K-means clustering algorithm, which partitions data into a predefined number of clusters by iteratively assigning data points to the nearest centroid and updating centroids to minimize within-cluster distances.

General domain of usage  
Customer segmentation

Klusterointialgoritmeista **K-means** on laajasti käytetty ja tehokas menetelmä. Se jakaa aineiston K erilliseen klusteriin, missä K on **ennalta määritelty luku**.

K-meansin tavoitteena on **minimoida etäisyydet klusterien sisällä** ja **maksimoida etäisyydet klusterien välillä**. Tämä muodostaa sisäisesti samankaltaisia ja ulkoisesti erottuvia ryhmiä. **K-means**-menetelmällä on lukuisia käyttökohteita, kuten:

-   **Asiakassegmentointi**: asiakkaiden ryhmittely kohdennettua markkinointia varten;

-   **Asiakirjaklusterointi**: asiakirjojen järjestäminen aiheen mukaan;

-   **Kuvasegmentointi**: kuvien jakaminen objektintunnistusta varten;

-   **Poikkeavuuksien tunnistus**: epätavallisten havaintojen tunnistaminen.

Hanki vankka ymmärrys klusterianalyysistä, joka on keskeinen ohjaamattoman oppimisen menetelmä piilevien rakenteiden löytämiseksi merkitsemättömästä datasta. Tutustu K-Means-, hierarkkisen klusteroinnin, DBSCAN:n ja GMM:ien perusteisiin sekä saa käytännön kokemusta aidoista aineistoista, jotta voit soveltaa klusterointia luottavaisesti todellisiin ongelmiin.

Syvenny 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 esikäsittelytekniikoista, 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 luotettavasti.

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

Mikä on K-Means-klusterointi?

Awesome!

Mikä on K-Means-klusterointi?