Summary  
This chapter introduces soft clustering by using Gaussian mixture models to assign probabilistic cluster memberships and handle overlapping, non-spherical clusters where hard-boundary methods like k-means and DBSCAN fail.

General domain of usage  
Customer segmentation

## Pehmeä klusterointi

**Pehmeä klusterointi** määrittää **todennäköisyydet** kuulua kuhunkin klusteriin sen sijaan, että jokainen datapiste pakotettaisiin vain yhteen ryhmään. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen, kun **klusterit menevät päällekkäin** tai kun datapisteet sijaitsevat usean klusterin **rajan** läheisyydessä. Menetelmää käytetään laajasti esimerkiksi **asiakassegmentoinnissa**, jossa yksilöt voivat osoittaa käyttäytymistä, joka kuuluu useaan ryhmään samanaikaisesti.

## Ongelmat K-Means- ja DBSCAN-menetelmissä

Klusterointialgoritmit kuten **K-means** ja **DBSCAN** ovat tehokkaita, mutta niillä on rajoituksia:

Molemmat algoritmit kohtaavat haasteita korkeaulotteisen datan ja päällekkäisten klusterien kanssa. Nämä rajoitukset korostavat joustavampien lähestymistapojen, kuten **Gaussin seosmallien**, tarvetta, jotka käsittelevät monimutkaisia datanjakautumia tehokkaammin.
Esimerkiksi ajattele tällaista dataa:

Mikä on pehmeän klusteroinnin pääominaisuus, joka erottaa sen kovista klusterointimenetelmistä, kuten K-means?

Tutustu piilevien rakenteiden tunnistamiseen ohjaamattoman oppimisen avulla. Hallitse keskeisimmät klusterointialgoritmit, kuten K-Means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja Gaussin seosmallit. Opettele arvioimaan klusteroinnin laatua WSS- ja Silhouette-mittareilla, käsittelemään erilaisia etäisyysmittareita sekä toteuttamaan kestäviä ratkaisuja aidoilla aineistoilla. Kehitä osaamista asiakassegmentoinnissa ja rakenteiden löytämisessä merkitsemättömästä datasta Scikit-learnin avulla.

Ongelman Määrittely

Pehmeä klusterointi

Ongelmat K-Means- ja DBSCAN-menetelmissä

Ongelman Määrittely

Pehmeä klusterointi

Ongelmat K-Means- ja DBSCAN-menetelmissä