Cluster-Analyse im Data Mining

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Cluster-Analyse im Data Mining

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Mining“

Dozent: Jiawei Han

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6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

411 Bewertungen

2 Wochen zu vervollständigen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Taxonomie
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Verifizierung und Validierung
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Räumliche Analyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

88%

Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Clusteranalyse kennen und studieren Sie anschließend eine Reihe typischer Clustering-Methoden, Algorithmen und Anwendungen. Dazu gehören Partitionierungsmethoden wie k-means, hierarchische Methoden wie BIRCH und dichtebasierte Methoden wie DBSCAN/OPTICS. Außerdem lernen Sie Methoden zur Validierung von Clustern und zur Bewertung der Qualität von Clustern kennen. Schließlich sehen Sie Beispiele für die Clusteranalyse in Anwendungen.

Sie werden mit dem Kurs, Ihren Klassenkameraden und unserer Lernumgebung vertraut gemacht. Die Orientierung wird Ihnen auch helfen, die für den Kurs erforderlichen technischen Kenntnisse zu erwerben.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in

1 VideoInsgesamt 7 Minuten

Einführung in den Kurs7 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Syllabus10 Minuten
Über die Diskussionsforen10 Minuten
Soziale Medien10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Orientierungs-Quiz30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Lernen Sie Ihre Klassenkameraden kennen10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Willkommen! Bitte erzählen Sie uns etwas über sich.15 Minuten

Das ist alles enthalten

13 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

13 VideosInsgesamt 65 Minuten

1.1. Was ist Clusteranalyse2 Minuten
1.2. Anwendungen der Clusteranalyse2 Minuten
1.3 Anforderungen und Herausforderungen5 Minuten
1.4 Eine mehrdimensionale Kategorisierung2 Minuten
1.5 Ein Überblick über typische Clustering-Methoden7 Minuten
1.6 Ein Überblick über das Clustering verschiedener Datentypen7 Minuten
1.7 Ein Überblick über User Insights und Clustering3 Minuten
2.1 Grundlegende Konzepte: Messen der Ähnlichkeit zwischen Objekten3 Minuten
2.2 Abstand bei numerischen Daten Minkowski-Abstand7 Minuten
2.3 Näherungsmaß für symmetrische vs. asymmetrische Binärvariablen5 Minuten
2.4 Abstand zwischen kategorischen Attributen, ordinalen Attributen und gemischten Typen4 Minuten
2.5 Annäherungsmaß zwischen zwei Vektoren Kosinusähnlichkeit3 Minuten
2.6 Korrelationsmaße zwischen zwei Variablen Kovarianz und Korrelationskoeffizient14 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Lektion 1 Überblick10 Minuten
Lektion 2 Überblick10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Lektion 1 Quiz30 Minuten
Lektion 2 Quiz30 Minuten

Das ist alles enthalten

15 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

15 VideosInsgesamt 78 Minuten

3.1 Auf Partitionierung basierende Clustering-Methoden3 Minuten
3.2 K-Means Clustering Methode9 Minuten
3.3 Initialisierung von K-Means Clustering5 Minuten
3.4 Die K-Medoids Clustering Methode7 Minuten
3.5 Die Clustering-Methoden K-Medians und K-Modes6 Minuten
3.6 Kernel K-Means Clustering8 Minuten
4.1 Hierarchische Clustering-Methoden2 Minuten
4.2 Agglomerative Clustering-Algorithmen8 Minuten
4.3 Divisive Clustering Algorithmen3 Minuten
4.4 Erweiterungen des Hierarchischen Clustering3 Minuten
4.5 BIRCH: Ein Micro-Clustering-basierter Ansatz7 Minuten
ClusterEnG Übersicht5 Minuten
ClusterEnG: K-Means und K-Medoide3 Minuten
ClusterEnG Anwendung: AGNES4 Minuten
ClusterEnG Anwendung: DBSCAN3 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Lektion 3 Überblick10 Minuten
Lektion 4 Teil 1 Überblick10 Minuten
ClusterEnG Einführung10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Lektion 3 Quiz30 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

Implementierung des K-means Clustering Algorithmus180 Minuten

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

9 VideosInsgesamt 53 Minuten

4.6 CURE: Clustering mit gut gestreuten Repräsentanten5 Minuten
4.7 CHAMELEON: Graphpartitionierung auf dem KNN-Graphen der Daten8 Minuten
4.8 Probabilistisches Hierarchisches Clustering7 Minuten
5.1 Dichtebasierte und rasterbasierte Clustering-Methoden2 Minuten
5.2 DBSCAN: Ein dichtebasierter Clustering-Algorithmus8 Minuten
5.3 OPTICS: Anordnen von Punkten zur Identifizierung der Clusterstruktur9 Minuten
5.4 Grid-basierte Clustering-Methoden3 Minuten
5.5 STING: Ein statistischer Informationsraster-Ansatz4 Minuten
5.6 CLIQUE: Rasterbasiertes Unterraum-Clustering7 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Lektion 4 Teil 2 Überblick10 Minuten
Lektion 5 Überblick10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Lektion 4 Quiz30 Minuten
Lektion 5 Quiz30 Minuten

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

10 VideosInsgesamt 57 Minuten

6.1 Methoden zur Clustering-Validierung1 Minute
6.2 Clustering-Auswertung Messung der Clustering-Qualität3 Minuten
6.3 Einschränkungsbasiertes Clustering5 Minuten
6.4 Externe Maßnahmen 1: Matching-basierte Maßnahmen10 Minuten
6.5 Externe Maßnahme 2: Entropie-basierte Maßnahmen7 Minuten
6.6 Externe Maßnahme 3: Paarweise Maßnahmen6 Minuten
6.7 Interne Maßnahmen zur Clustering-Validierung7 Minuten
6.8 Relative Maße6 Minuten
6.9 Cluster-Stabilität7 Minuten
6.10 Tendenz zum Clustering5 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Lektion 6 Überblick10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Lektion 6 Quiz30 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

Implementierung von Clustering-Validierungsmaßnahmen180 Minuten

In der Kurszusammenfassung können Sie uns gerne Ihre Gedanken zu dieser Kurserfahrung mitteilen.

Das ist alles enthalten

1 Diskussionsthema1 Plug-in

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(27 Bewertungen)

Jiawei Han

University of Illinois Urbana-Champaign

4 Kurse73.152 Lernende

von

University of Illinois Urbana-Champaign

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 Sterne
65,93 %
4 Sterne
23,84 %
3 Sterne
5,59 %
2 Sterne
2,18 %
1 Stern
2,43 %

Zeigt 3 von 411 an

4.0

Geprüft am 26. Jan. 2018

This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.

4.0

Geprüft am 7. Sep. 2017

Very detailed introduction of Clustering techniques.

5.0

Geprüft am 19. Sep. 2017

Very informative lectures, wonderful assignments. This course isn't so easy but it gives you real knowledge and useful experience.

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Häufig gestellte Fragen

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