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 maak je gebruik van de volgende bibliotheken:
- `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

Je kunt de functie `make_blobs()` van `scikit-learn` gebruiken om datasets te genereren met **verschillende aantallen clusters** en **variërende mate van scheiding**. Dit helpt je te zien hoe hiërarchische clustering presteert in verschillende scenario's.

Het algemene algoritme is als volgt:

1.  Instantieer het `AgglomerativeClustering`-object, waarbij je de **linkage-methode** en andere parameters specificeert;

2.  Pas het model toe op je data;

3.  Je kunt **clusterlabels** extraheren als je een specifiek aantal clusters kiest;

4.  Visualiseer de clusters (als de data 2D of 3D is) met behulp van **spreidingsdiagrammen**;

5.  Gebruik SciPy's `linkage` om de **linkage-matrix** te maken en vervolgens **dendrogram** om het dendrogram te visualiseren.


Je kunt ook experimenteren met **verschillende linkage-methoden** (bijv. single, complete, average, Ward's) en 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 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.

Implementatie op Dummy Dataset

Genereren van dummydata

Awesome!

Implementatie op Dummy Dataset

Genereren van dummydata