Summary  
This chapter explains how Gaussian mixture models use an iterative expectation–maximization approach to fit multiple Gaussian components for probabilistic clustering and contrasts this with the hard-assignment clustering of K-means.

General domain of usage  
Unsupervised data clustering

**Гаусівська змішана модель** — це універсальний алгоритм кластеризації, який усуває обмеження таких методів, як **K-means**, завдяки можливості працювати з перекриванням кластерів і складними розподілами даних. У цьому розділі було продемонстровано її ефективність як на синтетичних, так і на реальних наборах даних.

Підсумовуючи, GMM забезпечує більш надійне рішення для задач кластеризації з **перекриванням** і **несферичними** кластерами, що робить її оптимальною для складніших наборів даних.

Яка основна перевага GMM над K-means?

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.

Висновок

Awesome!

Висновок