Summary  
This chapter explains the K-means clustering algorithm, which partitions data into a predefined number of clusters by iteratively assigning data points to the nearest centroid and updating centroids to minimize within-cluster distances.

General domain of usage  
Customer segmentation

Onder de clusteringsalgoritmen is **K-means** een veelgebruikte en effectieve methode. Het verdeelt gegevens in K afzonderlijke clusters, waarbij K een **vooraf bepaald aantal** is.

Het doel van K-means is het **minimaliseren van afstanden binnen clusters** en het **maximaliseren van afstanden tussen clusters**. Dit resulteert in intern vergelijkbare en extern onderscheidende groepen. **K-means** kent talrijke toepassingen, zoals:

-   **Klantsegmentatie**: groeperen van klanten voor gerichte marketing;

-   **Documentclustering**: organiseren van documenten op onderwerp;

-   **Beeldsegmentatie**: opdelen van afbeeldingen voor objectherkenning;

-   **Anomaliedetectie**: identificeren van ongebruikelijke gegevenspunten.

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.

Wat is k-means-clustering?

Awesome!

Wat is k-means-clustering?