Алгоритми та бібліотеки кластеризації
Алгоритми кластеризації
Коротко ознайомимося з основними алгоритмами кластеризації. Саме на них буде зроблено акцент у цьому курсі:
Бібліотеки Python для кластеризації
Працюючи з кластеризацією у Python, найчастіше використовують такі бібліотеки:
-
Scikit-learn: комплексна бібліотека машинного навчання. Scikit-learn містить реалізації багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також інструменти для попередньої обробки даних, метрик оцінювання тощо;
-
SciPy: бібліотека для наукових і технічних обчислень. SciPy містить функції для ієрархічної кластеризації, обчислення відстаней та інші утиліти, корисні для задач кластеризації.
Також існує низка допоміжних бібліотек, які часто використовують, зокрема NumPy (для числових операцій), Pandas (для завантаження та попередньої обробки даних), Matplotlib і Seaborn (для візуалізації даних і результатів кластеризації). Хоча ці бібліотеки не є спеціалізованими для кластеризації, вони підтримують загальний робочий процес.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain the main differences between these clustering algorithms?
How do I choose which clustering algorithm to use for my data?
Can you give examples of when to use each clustering method?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Алгоритми та бібліотеки кластеризації
Свайпніть щоб показати меню
Алгоритми кластеризації
Коротко ознайомимося з основними алгоритмами кластеризації. Саме на них буде зроблено акцент у цьому курсі:
Бібліотеки Python для кластеризації
Працюючи з кластеризацією у Python, найчастіше використовують такі бібліотеки:
-
Scikit-learn: комплексна бібліотека машинного навчання. Scikit-learn містить реалізації багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також інструменти для попередньої обробки даних, метрик оцінювання тощо;
-
SciPy: бібліотека для наукових і технічних обчислень. SciPy містить функції для ієрархічної кластеризації, обчислення відстаней та інші утиліти, корисні для задач кластеризації.
Також існує низка допоміжних бібліотек, які часто використовують, зокрема NumPy (для числових операцій), Pandas (для завантаження та попередньої обробки даних), Matplotlib і Seaborn (для візуалізації даних і результатів кластеризації). Хоча ці бібліотеки не є спеціалізованими для кластеризації, вони підтримують загальний робочий процес.
Дякуємо за ваш відгук!
