Кластерный анализ своими руками [Artem Karateev]

Чему вы научитесь Курс построен на решении конкретных простых задач. Вы научитесь самостоятельно проводить кластерный анализ Возможности и цели кластерного анализа Иерархический кластерный анализ Метод К-средних Евклидовы и манхэттенские расстояния Измерений расстояний с помощью коэффициента Пирсона Методы ближнего и дальнего соседа (неполной и полной связи) Построение матриц расстояний Построение дендрограммы и другие методы визуализации Использование R Предварительная подготовка данных для кластерного анализа Анализ результатов КА Требования навыки программирования не требуются, вы научитесь всему необходимому Кластерный анализ применяется везде, где идет речь о группировке или классификации объектов - будь то группировка товаров на рынке, потенциальных покупателей, политических лидеров или стран. Кластеризация активно используется в машинном обучении. Этот курс поможет вам разобраться, что такое кластерный анализ, и вы научитесь выполнять его своими руками. Вы получите пошаговые инструкции различных вариантов группировки и классификации объектов, визуализации результатов, а также использования языка R для этих целей. Мы изучим ключевые идеи кластерного анализа и его популярные разновидности – иерархический анализ и метод К-средних. Изучим, как строить и анализировать матрицы расстояний и как рисовать дендрогаммы. Курс является, скорее, прикладным, нежели теоретическим – мы в большей степени будем говорить о том, как проводить кластерный анализ на конкретных примерах. Этот курс создан для студентов (а может, и школьников), начинающих специалистов в области data science, которые хотят понять, как и в каких случаях применять кластерный анализ, что он вообще делает, и при этом не обладают глубокими математическими знаниями. Самое сложное, о чем мы будем говорить (с точки зрения математики), – это квадратный корень и теорема Пифагора. Самое главное, что я хочу сказать, - что кластерный анализ не так сложен, как кажется; его довольно легко понять и освоить. Присоединяйтесь к курсу и удачи вам в освоении кластерного анализа и его различных вариантов! Для кого этот курс: Для всех, кто хочет понять кластерный анализ и научиться его использовать Для студентов (и даже школьников) Для тех, кто считает себя гуманитарием и уверен, что никогда не сможет понять математику Для тех, кто хочет стать data scientist'ом Для тех, кто хочет программировать на R