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지역별 지사에 문의

image for course 머신러닝을 사용한 군집 분석

머신러닝을 사용한 군집 분석

군집화 방법을 적용하여 유사한 특징을 기반으로 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 시각화를 사용하여 군집을 평가하고 해석합니다.

교육과정 모듈

Introduction

Get an overview of the course.

강의 내용:
  • Course Overview
  • Course Example

Low Dimensional Visualization

Visualize data in fewer dimensions.

강의 내용:
  • Overview of Low Dimensional Visualization
  • Use PCA for Low Dimensional Visualization
  • Quick Reference

k-Means Clustering

Group data using k-mean clustering.

강의 내용:
  • Overview of k-Means Clustering
  • Use k-Means Clustering
  • Quick Reference

Visualize Observations in Clusters

Visualize observations in clusters with parallel coordinates plots.

강의 내용:
  • Visualize Observations in Clusters
  • Use Parallel Coordinates
  • Quick Reference

Hierarchical Clustering

Group data using hierarchical clustering.

강의 내용:
  • Overview of Hierarchical Clustering
  • Use Hierarchical Clustering
  • Quick Reference

Gaussian Mixture Models

Group data using Gaussian mixture models.

강의 내용:
  • Overview of Gaussian Mixture Models
  • Use Gaussian Mixture Models
  • Quick Reference

Cluster Evaluation

Evaluate clusters with silhouette plots.

강의 내용:
  • Overview of Cluster Evaluation
  • Evaluate Clusters

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

강의 내용:
  • Additional Resources
  • Survey

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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