Der K-Means-Clustering-Algorithmus ist eine unüberwachte Machine-Learning-Technik, die verwendet wird, um Datenpunkte zu gruppieren. In diesem Tutorial werden wir einige Theorien hinter dem K-Means-Algorithmus durchgehen und dann das Problem der Einkommensgruppierung mit sklearn, KMeans und Python lösen. Die Ellenbogenmethode ist eine Technik, die verwendet wird, um die optimale Anzahl von K zu bestimmen; wir werden diese Methode ebenfalls überprüfen.
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Themen, die in diesem Video behandelt werden:
0:00 Einführung
0:08 Theorie - Erklärung von überwachtem vs. unüberwachtem Lernen und wie KMeans-Clustering funktioniert. KMeans ist unüberwachtes Lernen
5:00 Ellenbogenmethode
7:33 Programmierung (Start) (Cluster von Personen basierend auf Einkommen und Alter)
9:38 Erstellung und Training des sklearn.cluster KMeans-Modells
14:56 Verwendung von MinMaxScaler aus sklearn
24:07 Übung (Cluster von Irisblumen anhand ihrer Blütenblattbreite und -länge)
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