K-means и кластерные силуэты

Описание

Воркшоп посвящен популярному алгоритму кластеризации k-means. Мы научимся оценивать качество кластеризации и выбирать оптимальное число кластеров.

Cилуэты (Silhouettes) — эффективный и наглядный метод интерпретации и графического представления качества кластеризации, был предложен бельгийским статистиком Питером Руссо в 1987 году.

О чем узнаем:
- задача кластеризации в машинном обучении;
- алгоритм k-means и его ограничения;
- метод локтя для выбора числа кластеров;
- кластерные силуэты и индекс силуэта;

Полная версия воркшопа с данными, теорией, практикой и домашним заданием: https://skills.loginom.ru/content/796/info/K-means_%D0%B8_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D0%BB%D1%83%D1%8D%D1%82%D1%8B

Все возможности аналитической платформы: https://loginom.ru/platform
Скачать бесплатную редакцию Loginom: https://loginom.ru/download

Электронные курсы по аналитике данных: https://loginom.ru/skills
Страница Мастерской Loginom Skills: https://mastering.loginom.ru/

Присоединяйтесь к телеграм-каналу Loginom Skills: https://t.me/loginom_skills

Остались вопросы? Пишите: https://loginom.ru/company/feedback

Наши социальные сети:
🔵 Telegram: https://t.me/loginom
🔴 Youtube: https://youtube.com/@loginom
🔵 ВК: https://vk.com/lg.platform

#Loginom #lowcode #datascience