Summary  
This chapter explains the K-means clustering algorithm, which partitions data into a predefined number of clusters by iteratively assigning data points to the nearest centroid and updating centroids to minimize within-cluster distances.

General domain of usage  
Customer segmentation

Серед алгоритмів кластеризації **K-means** є одним із найпопулярніших та ефективних методів. Він розділяє дані на K окремих кластерів, де K — це **заздалегідь визначене число**.

Мета K-means — **мінімізувати відстані всередині кластерів** та **максимізувати відстані між кластерами**. Це створює внутрішньо схожі та зовнішньо відмінні групи. **K-means** має численні застосування, зокрема:

-   **Сегментація клієнтів**: групування клієнтів для цільового маркетингу;

-   **Кластеризація документів**: організація документів за темами;

-   **Сегментація зображень**: поділ зображень для розпізнавання об'єктів;

-   **Виявлення аномалій**: ідентифікація незвичних даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у неозначених даних. Дослідіть основи 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.

Отримайте ґрунтовне розуміння ключових методів попередньої обробки, які забезпечують ефективне кластерування. Дізнайтеся, як обробляти пропущені значення, кодувати категоріальні ознаки, нормалізувати дані та обирати відповідні міри відстані й методи зв’язування для підвищення точності кластеризації.

Опановуйте навички, необхідні для ефективного застосування кластеризації K-Means. Дізнайтеся, як працює алгоритм, визначайте оптимальну кількість кластерів та отримуйте практичний досвід, впроваджуючи 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 та закріпіть знання шляхом застосування до тестових і реальних даних.

Що таке кластеризація K-Means?