Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Kuten tavallista, käytössä ovat seuraavat kirjastot:
- `sklearn` keinotekoisen datan luomiseen ja hierarkkisen klusteroinnin toteuttamiseen (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` dendrogrammin luomiseen ja käsittelyyn;

- `matplotlib` klustereiden ja dendrogrammin visualisointiin;

- `numpy` numeerisiin operaatioihin.

## Keinotekoisen datan luominen

`make_blobs()`-kirjaston `scikit-learn`-funktiolla voidaan luoda aineistoja, joissa on **eri määrä klustereita** ja **vaihtelevia erottelutasoja**. Tämä auttaa havainnoimaan, miten hierarkkinen klusterointi toimii erilaisissa tilanteissa.

Yleinen algoritmi etenee seuraavasti:

1.  `AgglomerativeClustering`-olion luonti, jossa määritellään **linkage-menetelmä** ja muut parametrit;

2.  Mallin sovitus dataan;

3.  **Klusteritunnisteiden** poiminta, jos klustereiden määrä on päätetty;

4.  Klustereiden visualisointi (jos data on 2D- tai 3D-muodossa) **hajontakuvioiden** avulla;

5.  SciPy:n `linkage`-toiminnolla **linkage-matriisin** luonti ja tämän jälkeen **dendrogrammin** visualisointi.


Voit myös kokeilla **eri linkage-menetelmiä** (esim. single, complete, average, Ward's) ja tarkastella, miten ne vaikuttavat klusterointituloksiin ja dendrogrammin rakenteeseen.

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.

Toteutus Esimerkkiaineistolla

Keinotekoisen datan luominen

Awesome!

Toteutus Esimerkkiaineistolla

Keinotekoisen datan luominen