Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Алгоритми та бібліотеки кластеризації | Основи Кластеризації
Кластерний Аналіз

bookАлгоритми та бібліотеки кластеризації

Алгоритми кластеризації

Коротко ознайомимося з основними алгоритмами кластеризації. Саме на них ми зосередимося у цьому курсі:

Бібліотеки Python для кластеризації

Працюючи з кластеризацією у Python, зазвичай використовують такі бібліотеки:

  • Scikit-learn: комплексна бібліотека машинного навчання. Scikit-learn містить реалізації багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також інструменти для попередньої обробки даних, метрик оцінювання тощо;

  • SciPy: бібліотека для наукових і технічних обчислень. SciPy містить функції для ієрархічної кластеризації, обчислення відстаней та інші утиліти, корисні для задач кластеризації.

Також існує кілька допоміжних бібліотек, які часто використовують, наприклад, NumPy (для числових операцій), Pandas (для завантаження та попередньої обробки даних), Matplotlib і Seaborn (для візуалізації даних і результатів кластеризації). Хоча ці бібліотеки не є інструментами кластеризації, вони підтримують загальний робочий процес.

question mark

Який алгоритм кластеризації найкраще підходить для виявлення кластерів довільної форми та ідентифікації викидів?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 3

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookАлгоритми та бібліотеки кластеризації

Свайпніть щоб показати меню

Алгоритми кластеризації

Коротко ознайомимося з основними алгоритмами кластеризації. Саме на них ми зосередимося у цьому курсі:

Бібліотеки Python для кластеризації

Працюючи з кластеризацією у Python, зазвичай використовують такі бібліотеки:

  • Scikit-learn: комплексна бібліотека машинного навчання. Scikit-learn містить реалізації багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також інструменти для попередньої обробки даних, метрик оцінювання тощо;

  • SciPy: бібліотека для наукових і технічних обчислень. SciPy містить функції для ієрархічної кластеризації, обчислення відстаней та інші утиліти, корисні для задач кластеризації.

Також існує кілька допоміжних бібліотек, які часто використовують, наприклад, NumPy (для числових операцій), Pandas (для завантаження та попередньої обробки даних), Matplotlib і Seaborn (для візуалізації даних і результатів кластеризації). Хоча ці бібліотеки не є інструментами кластеризації, вони підтримують загальний робочий процес.

question mark

Який алгоритм кластеризації найкраще підходить для виявлення кластерів довільної форми та ідентифікації викидів?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 3
some-alt