Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Exploration de données

À propos de ce cours
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCompétences que vous acquerrez
- Cluster Analysis
- Data Clustering Algorithms
- K-Means Clustering
- Hierarchical Clustering
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCommencez à travailler pour obtenir votre master
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Course Orientation
Module 1
Week 2
Week 3
Week 4
Course Conclusion
Avis
- 5 stars66,33 %
- 4 stars23,36 %
- 3 stars5,77 %
- 2 stars2,01 %
- 1 star2,51 %
Meilleurs avis pour PARTITIONNEMENT DE DONNÉES
Good course for understanding the Cluster Analysis & Algorithms, instructor is very experienced and well explained, thanks
Awesome !!! Great course about clustering analysis.
Covers great deal of topics and various aspects of clustering
it was a really good experience. this course has given me good exposure to data mining
À propos du Spécialisation Exploration de données

Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.