Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Clustering-algoritmen

Hier volgt een korte introductie van enkele belangrijke clustering-algoritmen. Op deze algoritmen ligt de focus in deze cursus:
     

 



## Python-bibliotheken voor clustering 

Bij het werken met clustering in **Python** worden vaak de volgende bibliotheken gebruikt:

- **Scikit-learn:** een uitgebreide machine learning-bibliotheek. Scikit-learn bevat implementaties van veel clustering-algoritmen, waaronder K-means, hiërarchische clustering, DBSCAN en GMM's, evenals tools voor datapreprocessing, evaluatiemaatstaven en meer;

- **SciPy:** een bibliotheek voor wetenschappelijke en technische berekeningen. SciPy bevat functies voor hiërarchische clustering, afstandsberekeningen en andere hulpmiddelen die nuttig kunnen zijn bij clusteringtaken.

Er zijn ook verschillende **hulpbibliotheken** die van pas komen, zoals **NumPy** (voor numerieke bewerkingen), **Pandas** (voor het laden en preprocessen van data), **Matplotlib** en **Seaborn** (voor het visualiseren van data en clusteringresultaten). Hoewel deze geen clustering-bibliotheken zijn, ondersteunen ze de algehele workflow.

Welk clustering-algoritme is het meest geschikt voor het detecteren van clusters met willekeurige vormen en het identificeren van uitschieters?

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.

Clusteringalgoritmen en -Bibliotheken

Clustering-algoritmen

Python-bibliotheken voor clustering

Awesome!

Clusteringalgoritmen en -Bibliotheken

Clustering-algoritmen

Python-bibliotheken voor clustering