Ratings: 4.70 / 5.00




Description

Кластерный анализ применяется везде, где идет речь о группировке или классификации объектов - будь то группировка товаров на рынке, потенциальных покупателей, политических лидеров или стран. Кластеризация активно используется в машинном обучении.

Этот курс поможет вам разобраться, что такое кластерный анализ, и вы научитесь выполнять его своими руками. Вы получите пошаговые инструкции различных вариантов группировки и классификации объектов, визуализации результатов, а также использования языка R для этих целей.

Мы изучим ключевые идеи кластерного анализа и его популярные разновидности – иерархический анализ и метод К-средних. Изучим, как строить и анализировать матрицы расстояний и как рисовать дендрогаммы.

Курс является, скорее, прикладным, нежели теоретическим – мы в большей степени будем говорить о том, как проводить кластерный анализ на конкретных примерах.

Этот курс создан для студентов (а может, и школьников), начинающих специалистов в области data science, которые хотят понять, как и в каких случаях применять кластерный анализ, что он вообще делает, и при этом не обладают глубокими математическими знаниями. Самое сложное, о чем мы будем говорить (с точки зрения математики), – это квадратный корень и теорема Пифагора. Самое главное, что я хочу сказать, - что кластерный анализ не так сложен, как кажется; его довольно легко понять и освоить.

Присоединяйтесь к курсу и удачи вам в освоении кластерного анализа и его различных вариантов!

What You Will Learn!

  • Курс построен на решении конкретных простых задач. Вы научитесь самостоятельно проводить кластерный анализ
  • Возможности и цели кластерного анализа
  • Иерархический кластерный анализ
  • Метод К-средних
  • Евклидовы и манхэттенские расстояния
  • Измерений расстояний с помощью коэффициента Пирсона
  • Методы ближнего и дальнего соседа (неполной и полной связи)
  • Построение матриц расстояний
  • Построение дендрограммы и другие методы визуализации
  • Использование R
  • Предварительная подготовка данных для кластерного анализа
  • Анализ результатов КА

Who Should Attend!

  • Для всех, кто хочет понять кластерный анализ и научиться его использовать
  • Для студентов (и даже школьников)
  • Для тех, кто считает себя гуманитарием и уверен, что никогда не сможет понять математику
  • Для тех, кто хочет стать data scientist'ом
  • Для тех, кто хочет программировать на R