Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Klyngeringsalgoritmer

La oss kort introdusere noen hovedalgoritmer for klyngering. Vi vil fokusere på disse i kurset:
     

 



## Python-biblioteker for klyngering 

Når du arbeider med klyngering i **Python**, bruker du ofte følgende biblioteker:

- **Scikit-learn:** et omfattende maskinlæringsbibliotek. Scikit-learn tilbyr implementasjoner av mange klyngeringsalgoritmer, inkludert K-means, hierarkisk klyngering, DBSCAN og GMMs, samt verktøy for dataprosessering, evalueringsmetrikker og mer;

- **SciPy:** et bibliotek for vitenskapelig og teknisk databehandling. SciPy inkluderer funksjoner for hierarkisk klyngering, avstandsberegninger og andre verktøy som kan være nyttige i klyngeringsoppgaver.

Det finnes også flere **hjelpebiblioteker** som er nyttige, som **NumPy** (for numeriske operasjoner), **Pandas** (for lasting og forhåndsprosessering av data), **Matplotlib** og **Seaborn** (for visualisering av data og klyngeringsresultater). Selv om disse ikke er klyngeringsbiblioteker i seg selv, støtter de hele arbeidsflyten.

Hvilken klyngeringsalgoritme egner seg best for å oppdage klynger med vilkårlig form og identifisere uteliggere?

Få en solid forståelse av klyngeanalyse, en sentral usupervisert læringsteknikk for å avdekke mønstre i umerkede data. Utforsk det grunnleggende om K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og GMM, og få praktisk erfaring med ekte datasett for å bygge selvtillit i anvendelse av klyngeanalyse på reelle problemer.

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan data kan grupperes i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngestrukturer. Prinsipper for gaussisk fordeling, utforskning av hvordan GMM fungerer, samt anvendelse på både dummydata og virkelige datasett.

Klyngeringsalgoritmer og Biblioteker

Klyngeringsalgoritmer

Python-biblioteker for klyngering

Awesome!

Klyngeringsalgoritmer og Biblioteker

Klyngeringsalgoritmer

Python-biblioteker for klyngering