Summary  
This chapter covers linkage methods in hierarchical clustering, defining how to compute distances between clusters using rules like minimum (single), maximum (complete), average, or centroid distances to guide cluster formation.

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (hierarchical cluster analysis)

**Методи зв'язування** визначають, як вимірювати відстань між кластерами під час поетапного формування кластерів. Різні методи зв'язування створюють **різні форми кластерів**.

Який метод зв'язування відомий створенням довгих, ланцюгових кластерів і є найбільш чутливим до шуму?

Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у нерозмічених даних. Ознайомтеся з основами K-Means, ієрархічного кластерування, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.

Занурення в основи кластеризації та виявлення відмінностей від класифікації. Огляд основних алгоритмів, інструментів і бібліотек, що забезпечують роботу цього методу неконтрольованого навчання для виявлення прихованих закономірностей у даних.

Отримання ґрунтовного розуміння ключових методів попередньої обробки, що забезпечують ефективне кластерування. Опанування методів обробки пропущених значень, кодування категоріальних ознак, нормалізації даних, а також вибору відповідних метрик відстані та зв'язків для підвищення точності кластеризації.

Опанування навичок ефективного застосування кластеризації K-Means. Вивчення принципів роботи алгоритму, визначення оптимальної кількості кластерів, набуття практичного досвіду впровадження K-Means на синтетичних і реальних наборах даних.

Ознайомлення з основами ієрархічного кластерування та групування даних у змістовні кластери за допомогою дендрограм. Формування впевненості у визначенні оптимальної кількості кластерів і застосуванні методу до синтетичних і реальних наборів даних.

Дізнайтеся, як DBSCAN ефективно виявляє кластери різної форми та обробляє шум у даних. Ознайомтеся з принципами роботи цього алгоритму на основі щільності, методами призначення точок до кластерів і застосуванням до синтетичних та реальних наборів даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння моделей змішування Гауса та того, як вони використовують ймовірність для моделювання складних форм кластерів. Ознайомтеся з принципами гаусового розподілу, дослідіть роботу GMM і закріпіть знання шляхом застосування до штучних і реальних даних.

Зв'язки

Awesome!

Зв'язки