Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Zoals gebruikelijk worden de volgende bibliotheken gebruikt:
- `sklearn` voor het genereren van dummydata en het implementeren van hiërarchische clustering (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` voor het genereren en werken met het dendrogram;

- `matplotlib` voor het visualiseren van de clusters en het dendrogram;

- `numpy` voor numerieke bewerkingen.

## Genereren van dummydata

De functie `make_blobs()` uit `scikit-learn` kan worden gebruikt om datasets te genereren met **verschillende aantallen clusters** en **variërende mate van scheiding**. Dit helpt om te zien hoe hiërarchische clustering presteert in verschillende scenario's.

Het algemene algoritme is als volgt:

1.  Het `AgglomerativeClustering`-object wordt geïnstantieerd, waarbij de **linkagemethode** en andere parameters worden gespecificeerd;

2.  Het model wordt op de data gefit;

3.  **Clusterlabels** kunnen worden geëxtraheerd als een specifiek aantal clusters is gekozen;

4.  De clusters kunnen worden gevisualiseerd (indien de data 2D of 3D is) met behulp van **scatterplots**;

5.  Met SciPy's `linkage` wordt de **linkagematrix** gemaakt en vervolgens met **dendrogram** het dendrogram gevisualiseerd.


Er kan ook worden geëxperimenteerd met **verschillende linkagemethoden** (bijvoorbeeld single, complete, average, Ward's) om te observeren hoe deze de clusteringresultaten en de structuur van het dendrogram beïnvloeden.

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 praktijkproblemen.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek het verschil met 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 preprocessietechnieken 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. Leer 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 u gegevens groepeert in betekenisvolle clusters 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 realistische datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Begrijp de werking van dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing 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 GMM's en het opbouwen van vertrouwen door toepassing op zowel fictieve als realistische gegevens.

Implementatie op Dummy Dataset

Genereren van dummydata

Awesome!

Implementatie op Dummy Dataset

Genereren van dummydata