Section outline

  • Gručenje je oblika nenadzorovanega učenja za iskanje skritih vzorcev v podatkih brez vnaprej določenih oznak. Tu predstavimo različne pristope gručenja, vključno s particijskimi metodami, hierarhičnim gručenjem, gostotnimi pristopi, modelno temelječimi metodami in gručenjem na grafih. Predstavimo tudi formalne kriterije za ocenjevanje kakovosti gručenja, kot so znotrajgručna kohezija in medgručna ločitev ter opišemo ključne metrike za ocenjevanje kvalitete gručenja, kot sta silhuetni koeficient in prilagojeni Randov indeks. Na koncu predstavimo metode za razlago dobljenih gruč, vključno z vizualizacijo, identifikacijo pomembnih značilk in pravil, ki nam lahko pomagaho pri interpretaciji rezultatov. Zapiski predavatelja