Summary  
This chapter explains various linkage methods for hierarchical clustering, detailing how to compute distances between clusters using single, complete, average, centroid, and Ward linkages.

General domain of usage  
Machine learning

**Linkage-menetelmät** määrittävät, miten etäisyys klustereiden välillä mitataan, kun klustereita muodostetaan vaiheittain. Eri linkage-menetelmät tuottavat **erimuotoisia klustereita**.

Mikä linkage-menetelmä tunnetaan pitkien, ketjuuntuvien klustereiden muodostamisesta ja on herkin kohinalle?

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.

Yhdistämiset

Yhdistämiset