Khóa học
Phân cụm trong Python
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 04, 2026
PythonMachine Learning4 gio14 video46 Bài tập3,650 XP65,134Giấy chứng nhận Thành tích
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích
Đào tạo một đội ngũ?
Dùng thử cho Doanh nghiệpMô tả khóa học
Điều kiện tiên quyết
Intermediate Python1
Giới thiệu về Phân cụm
Trước khi sẵn sàng phân loại các bài báo, bạn cần nắm các kiến thức cơ bản về phân cụm. Chương này giúp bạn làm quen với một nhóm thuật toán Machine Learning gọi là học không giám sát, sau đó giới thiệu phân cụm — một trong những thuật toán phổ biến của nhóm này. Bạn sẽ biết về hai kỹ thuật phân cụm thông dụng: phân cụm phân cấp và phân cụm k-means. Chương kết thúc với các bước tiền xử lý cơ bản trước khi bạn bắt đầu phân cụm dữ liệu.
2
Phân cụm Phân cấp
Chương này tập trung vào một thuật toán phân cụm phổ biến — phân cụm phân cấp — và cách hiện thực trong SciPy. Bên cạnh quy trình thực hiện phân cụm phân cấp, nội dung còn giúp bạn trả lời một câu hỏi quan trọng: có bao nhiêu cụm trong dữ liệu của bạn? Chương kết thúc bằng việc bàn về những hạn chế của phân cụm phân cấp và các lưu ý khi sử dụng phương pháp này.
3
Phân cụm K-Means
Chương này giới thiệu một thuật toán phân cụm khác — phân cụm k-means — và cách hiện thực trong SciPy. K-means khắc phục nhược điểm lớn nhất của phân cụm phân cấp đã nêu ở chương trước. Vì dendrogram chỉ áp dụng cho phân cụm phân cấp, chương này trình bày một phương pháp xác định số cụm trước khi chạy k-means. Chương kết thúc với phần thảo luận về hạn chế của k-means và các lưu ý khi sử dụng thuật toán này.
4
Phân cụm trong Thế giới Thực
Giờ bạn đã quen với hai kỹ thuật phân cụm phổ biến nhất, chương này giúp bạn áp dụng kiến thức vào các bài toán thực tế. Trước hết, chương bàn về quy trình tìm màu sắc chủ đạo trong một ảnh, sau đó quay lại vấn đề đã nêu ở phần mở đầu — phân cụm các bài báo. Chương kết thúc với thảo luận về phân cụm với nhiều biến, điều này khiến việc trực quan hóa toàn bộ dữ liệu trở nên khó khăn.
Phân cụm trong Python
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân cụm trong Python ngay hôm nay!
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.