Summary  
This chapter covers applying Gaussian mixture models to perform unsupervised clustering, including exploratory data analysis, feature scaling, model training, probabilistic prediction, label mapping, and evaluation.

General domain of usage  
Flower species identification

För att förstå hur **Gaussiska blandningsmodeller (GMMs)** presterar på verkliga data tillämpar vi dem på den välkända **Iris-datamängden**, som innehåller mätningar av blomarter. Algoritmen är som följer:  
  

1.  **Utforskande dataanalys (EDA)**: innan GMM tillämpades utfördes grundläggande **EDA** på Iris-datamängden för att förstå dess struktur; 



2.  **Träning av GMM**: efter EDA implementerades GMM för att klustra datamängden i grupper. Eftersom Iris-datamängden har tre arter fördefinierades antalet kluster till **3**. Under träningen identifierade modellen kluster baserat på sannolikheten för att varje datapunkt tillhör en Gaussisk fördelning; 



3.  **Resultat**: modellen grupperade effektivt data i kluster. Vissa punkter tilldelades överlappande områden med sannolikhetsvikter, vilket visar GMM:s styrka i att hantera verkliga data med subtila gränser; 



4.  **Jämförelse av kluster med sanna etiketter**: för att utvärdera modellens prestanda jämfördes GMM-klustren med de faktiska artetiketterna i datamängden. Även om GMM inte använder etiketter under träningen, matchade klustren nära de verkliga artgrupperna, vilket visar dess effektivitet för oövervakad inlärning.


Denna implementation belyser hur GMMs kan modellera komplexa verkliga datamängder, vilket gör dem till mångsidiga verktyg för klustringsuppgifter. 

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.

Implementering av GMM på Verkliga Data

Awesome!

Implementering av GMM på Verkliga Data