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
Partitionnement de données
proposé par
À propos de ce cours
14,874 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering
Les étudiants prenant part à ce Course sont
- Biostatisticians
- Data Scientists
- Marketing Analysts
- Data Analysts
- Risk Managers
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
11 heure pour terminer
Course Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
1 vidéo (Total 7 min), 3 lectures, 1 quiz
1 vidéo
Course Introduction6 min
3 lectures
Syllabus10 min
About the Discussion Forums10 min
Social Media10 min
1 exercice pour s'entraîner
Orientation Quiz10 min
2 heures pour terminer
Module 1
13 vidéos (Total 65 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
1.2. Applications of Cluster Analysis2 min
1.3 Requirements and Challenges5 min
1.4 A Multi-Dimensional Categorization2 min
1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6 min
1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6 min
1.7 An Overview of User Insights and Clustering3 min
2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3 min
2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7 min
2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4 min
2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4 min
2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2 min
2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13 min
2 lectures
Lesson 1 Overview10 min
Lesson 2 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 1 Quiz8 min
Lesson 2 Quiz12 min
Semaine
25 heures pour terminer
Week 2
15 vidéos (Total 78 min), 3 lectures, 2 quiz
15 vidéos
3.2 K-Means Clustering Method9 min
3.3 Initialization of K-Means Clustering4 min
3.4 The K-Medoids Clustering Method6 min
3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6 min
3.6 Kernel K-Means Clustering8 min
4.1 Hierarchical Clustering Methods1 min
4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8 min
4.3 Divisive Clustering Algorithms3 min
4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3 min
4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7 min
ClusterEnG Overview5 min
ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3 min
ClusterEnG Application: AGNES4 min
ClusterEnG Application: DBSCAN2 min
3 lectures
Lesson 3 Overview10 min
Lesson 4 Part 1 Overview10 min
ClusterEnG Introduction10 min
1 exercice pour s'entraîner
Lesson 3 Quiz10 min
Semaine
31 heure pour terminer
Week 3
9 vidéos (Total 53 min), 2 lectures, 2 quiz
9 vidéos
4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8 min
4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7 min
5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1 min
5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8 min
5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9 min
5.4 Grid-Based Clustering Methods3 min
5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3 min
5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7 min
2 lectures
Lesson 4 Part 2 Overview10 min
Lesson 5 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lesson 4 Quiz8 min
Lesson 5 Quiz8 min
Semaine
44 heures pour terminer
Week 4
10 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 2 quiz
10 vidéos
6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2 min
6.3 Constraint-Based Clustering4 min
6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10 min
6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7 min
6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6 min
6.7 Internal Measures for Clustering Validation7 min
6.8 Relative Measures5 min
6.9 Cluster Stability6 min
6.10 Clustering Tendency5 min
1 lecture
Lesson 6 Overview10 min
1 exercice pour s'entraîner
Lesson 6 Quiz8 min
20 minutes pour terminer
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
4.4
40 avis25%
a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
17%
a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
33%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Principaux examens pour Partitionnement de données
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
A very good course, it gives me a general idea of how clustering algorithm work.
Enseignant
Jiawei Han
Abel Bliss ProfessorDepartment of Computer Science
Commencez à travailler pour obtenir votre master
Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master in Computer Science de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign.
Si vous êtes admis au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.
À propos de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
À propos du Spécialisation Exploration de données
The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.
Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization.
Foire Aux Questions
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