Cluster Analysis in Python

Bevor du bereit bist, Nachrichtenartikel zu klassifizieren, brauchst du die Grundlagen des Clustering. Dieses Kapitel macht dich mit einer Klasse von Machine-Learning-Algorithmen vertraut, dem unüberwachten Lernen, und führt dich dann in Clustering ein, einen der beliebtesten Algorithmen des unüberwachten Lernens. Du lernst zwei gängige Clustering-Verfahren kennen – hierarchisches Clustering und K-Means-Clustering. Das Kapitel schließt mit grundlegenden Schritten der Vorverarbeitung, bevor du mit dem Clustern von Daten beginnst.

Dieses Kapitel konzentriert sich auf einen beliebten Clustering-Algorithmus – das hierarchische Clustering – und seine Implementierung in SciPy. Neben dem Ablauf zur Durchführung des hierarchischen Clustering hilft es dir, eine wichtige Frage zu beantworten: Wie viele Cluster sind in deinen Daten vorhanden? Das Kapitel endet mit einer Diskussion über die Grenzen des hierarchischen Clustering und mit Überlegungen zur praktischen Anwendung.

Dieses Kapitel führt einen anderen Clustering-Algorithmus ein – das K-Means-Clustering – und dessen Implementierung in SciPy. K-Means-Clustering überwindet den größten Nachteil des hierarchischen Clustering, der im letzten Kapitel besprochen wurde. Da Dendrogramme spezifisch für hierarchisches Clustering sind, wird in diesem Kapitel eine Methode behandelt, um die Anzahl der Cluster zu bestimmen, bevor du K-Means-Clustering ausführst. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Grenzen des K-Means-Clustering und mit Hinweisen zur Anwendung dieses Verfahrens.

Nachdem du nun zwei der beliebtesten Clustering-Techniken kennst, hilft dir dieses Kapitel, dieses Wissen auf reale Problemstellungen anzuwenden. Zuerst geht es um das Bestimmen dominanter Farben in einem Bild, bevor wir zum in der Einführung erwähnten Problem übergehen – dem Clustern von Nachrichtenartikeln. Abschließend folgt eine Diskussion über Clustering mit mehreren Variablen, was die Visualisierung aller Daten erschwert.