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

## Klustringsalgoritmer

Låt oss kort introducera några av de viktigaste klustringsalgoritmerna. Vi kommer att fokusera på dessa i kursen:
     

 



## Python-bibliotek för klustring 

När du arbetar med klustring i **Python** använder du ofta följande bibliotek:

- **Scikit-learn:** ett omfattande maskininlärningsbibliotek. Scikit-learn tillhandahåller implementationer av många klustringsalgoritmer, inklusive K-means, Hierarkisk klustring, DBSCAN och GMMs, samt verktyg för datapreprocessering, utvärderingsmått och mer;

- **SciPy:** ett bibliotek för vetenskaplig och teknisk beräkning. SciPy innehåller funktioner för hierarkisk klustring, avståndsberäkningar och andra verktyg som kan vara användbara vid klustringsuppgifter.

Det finns också flera **hjälpbibliotek** som är användbara, såsom **NumPy** (för numeriska operationer), **Pandas** (för dataladdning och preprocessering), **Matplotlib** och **Seaborn** (för visualisering av data och klustringsresultat). Även om dessa inte är klustringsbibliotek i sig, stödjer de det övergripande arbetsflödet.

Vilken klustringsalgoritm är bäst lämpad för att upptäcka kluster av godtycklig form och identifiera avvikare?

Få en gedigen förståelse för klusteranalys, en central teknik inom osupervised learning för att identifiera mönster i oetiketterad data. Utforska grunderna i K-Means, Hierarkisk Klustring, DBSCAN och GMM, samt få praktisk erfarenhet med verkliga datamängder för att bygga förtroende i att tillämpa klustring på verkliga problem.

Fördjupa dig i grunderna för klustring och upptäck hur det skiljer sig från klassificering. Utforska viktiga algoritmer, verktyg och bibliotek som driver denna oövervakade inlärningsteknik för att avslöja dolda mönster i data.

Få en gedigen förståelse för viktiga förbehandlingstekniker som säkerställer effektiv klustring. Lär dig hantera saknade värden, koda kategoriska variabler, normalisera data samt välja lämpliga avståndsmått och länkningar för att öka klustringsnoggrannheten.

Behärska de färdigheter som krävs för att tillämpa K-Means-klustring effektivt. Förstå hur algoritmen fungerar, fastställ det optimala antalet kluster och få praktisk erfarenhet genom att implementera K-Means på både syntetiska och verkliga datamängder.

Utforska grunderna i hierarkisk klustring och lär dig hur data kan grupperas i meningsfulla kluster med hjälp av dendrogram. Få förståelse för att identifiera det optimala antalet kluster och tillämpa tekniken på både syntetiska och verkliga datamängder.

Utforska hur DBSCAN utmärker sig vid identifiering av kluster med varierande former och hantering av brus i data. Förstå mekanismerna bakom denna täthetsbaserade algoritm, tilldelning av punkter till kluster samt tillämpning på både syntetiska och verkliga datamängder med säkerhet.

Få en gedigen förståelse för Gaussiska Mixturmodeller och hur de använder sannolikhet för att modellera komplexa klusterformer. Utforska principerna för Gaussisk fördelning, undersök hur Gaussiska Mixturmodeller fungerar och stärk din kompetens genom att tillämpa dem på både simulerad och verklig data.

Klustringsalgoritmer och Bibliotek

Klustringsalgoritmer

Python-bibliotek för klustring

Awesome!

Klustringsalgoritmer och Bibliotek

Klustringsalgoritmer

Python-bibliotek för klustring