Summary  
This chapter introduces soft clustering through Gaussian mixture models, assigning probabilistic memberships and using flexible, elliptical boundaries to handle overlapping or non-linear clusters while addressing the limitations of K-means and DBSCAN.

General domain of usage  
Customer segmentation

## Myk klynging

**Myk klynging** tildeler **sannsynligheter** for tilhørighet til hver klynge i stedet for å plassere hvert datapunkt i kun én gruppe. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig når **klynger overlapper** eller når datapunkter ligger nær **grensen** mellom flere klynger. Det brukes mye i applikasjoner som **kundesegmentering**, hvor enkeltpersoner kan vise atferd som tilhører flere grupper samtidig.

## Problemer med K-Means og DBSCAN

Klyngingsalgoritmer som **K-means** og **DBSCAN** er kraftige, men har begrensninger: 

Begge algoritmene har utfordringer med høy-dimensjonale data og overlappende klynger. Disse begrensningene understreker behovet for fleksible tilnærminger som **Gaussiske blandingsmodeller**, som håndterer komplekse datadistribusjoner mer effektivt. 
For eksempel, vurder denne typen data:

Hva er hovedtrekket ved myk klynging som skiller det fra harde klyngemetoder som K-means?

Få en solid forståelse av klyngeanalyse, en sentral usupervisert læringsteknikk for å avdekke mønstre i umerkede data. Utforsk det grunnleggende om K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og GMM, og få praktisk erfaring med ekte datasett for å bygge selvtillit i anvendelse av klynging på reelle problemer.

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan man grupperer data i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av Gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngeformer. Utforsk prinsippene for Gaussisk fordeling, lær hvordan GMM fungerer, og bygg selvtillit ved å anvende dem på både dummydata og virkelige data.

Problemstilling

Myk klynging

Problemer med K-Means og DBSCAN

Awesome!

Problemstilling

Myk klynging

Problemer med K-Means og DBSCAN