Summary  
This chapter explains the differences between supervised classification and unsupervised clustering, focusing on their objectives, data labeling, outputs, and typical algorithm families.  

General domain of usage  
Customer segmentation

**Clustering** en **classificatie** zijn verschillende machine learning-technieken met uiteenlopende doelen.

**Classificatie** draait om het indelen in bekende categorieën (zoals post sorteren in vooraf gelabelde vakken). **Clustering** daarentegen gaat over het ontdekken van categorieën (zoals het vinden van groepen in ongesorteerde post).

Classificatie wordt vaak gebruikt bij **spamdetectie** of **beeldherkenning**, waarbij de categorieën vooraf zijn gedefinieerd. Clustering wordt daarentegen toegepast in situaties zoals **klantsegmentatie** of **het ontdekken van onderwerpen in een verzameling documenten**, waarbij het doel is om verborgen patronen of groeperingen te onthullen.

Kortom, classificatie draait om het voorspellen van **bekende categorieën**, terwijl clustering helpt bij het ontdekken van **onbekende groeperingen**. De keuze tussen beide hangt af van de aard van je data en het probleem dat je wilt oplossen.

Welke van de volgende opties benadrukt het verschil tussen classificatie en clustering het beste?

Verkrijg een grondig begrip van clusteranalyse, een belangrijke unsupervised learning-techniek voor het ontdekken van patronen in niet-gelabelde data. Verken de basisprincipes van K-Means, hiërarchische clustering, DBSCAN en GMM's, en doe praktische ervaring op met echte datasets om vertrouwen te krijgen in het toepassen van clustering op realistische vraagstukken.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek hoe dit verschilt van classificatie. Verken essentiële algoritmen, tools en bibliotheken die deze unsupervised learning-techniek aandrijven om verborgen patronen in data te onthullen.

Verkrijg een grondig begrip van essentiële preprocessingtechnieken die effectieve clustering waarborgen.
Behandeling van ontbrekende waarden.
Codering van categorische kenmerken.
Normalisatie van gegevens.
Selectie van geschikte afstandsmaatstaven en koppelingen ter verbetering van de clusteringnauwkeurigheid.

Beheers de vaardigheden die nodig zijn om K-Means-clustering effectief toe te passen. Begrijp hoe het algoritme werkt, bepaal het optimale aantal clusters en doe praktische ervaring op met het implementeren van K-Means op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek de basisprincipes van hiërarchische clustering en leer hoe gegevens in betekenisvolle clusters kunnen worden gegroepeerd met behulp van dendrogrammen. Vergroot het vertrouwen in het identificeren van het optimale aantal clusters en het toepassen van de techniek op zowel synthetische als reële datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Leer de mechanismen achter dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing ervan op zowel synthetische als echte datasets met vertrouwen.

Verkrijg een grondig begrip van Gaussiaanse mengmodellen en hoe deze waarschijnlijkheid gebruiken om complexe clusterstructuren te modelleren. Inzicht in de principes van de Gauss-verdeling, verkenning van de werking van Gaussiaanse mengmodellen en toepassing op zowel fictieve als reële gegevens voor meer vertrouwen.

Clustering Versus Classificatie

Awesome!

Clustering Versus Classificatie