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

## Zachte clustering

**Zachte clustering** wijst **waarschijnlijkheden** toe aan het behoren tot elke cluster in plaats van elk datapunt slechts aan één groep toe te wijzen. Deze benadering is vooral nuttig wanneer **clusters overlappen** of wanneer datapunten zich dicht bij de **grens** van meerdere clusters bevinden. Het wordt veel gebruikt in toepassingen zoals **klantsegmentatie**, waarbij individuen gedrag kunnen vertonen dat bij meerdere groepen tegelijk hoort.

## Problemen met K-Means en DBSCAN

Clustering-algoritmen zoals **K-means** en **DBSCAN** zijn krachtig, maar kennen beperkingen: 

Beide algoritmen ondervinden uitdagingen bij hoge-dimensionale data en overlappende clusters. Deze beperkingen benadrukken de behoefte aan flexibele benaderingen zoals **Gaussian mixture models**, die complexe dataverdelingen effectiever verwerken.
Denk bijvoorbeeld aan dit type data:

Wat is het belangrijkste kenmerk van zachte clustering dat het onderscheidt van harde clusteringmethoden zoals K-means?

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.

Probleemstelling

Zachte clustering

Problemen met K-Means en DBSCAN

Awesome!

Probleemstelling

Zachte clustering

Problemen met K-Means en DBSCAN