Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Phân cụm bằng R

Trung cấp4 giờ

Phát triển trực giác vững chắc về cách hoạt động của phân cụm phân cấp và k-means, đồng thời học cách áp dụng chúng để rút ra insight từ dữ liệu của bạn.

R4 giờ16 video52 bài tập3,800 XP44,163Giấy chứng nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng việc tiếp tục, ban chấp nhận Điều khoản sử dụng, của chúng tôi Chính sách bảo mật và rằng dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng nghìn công ty yêu thích

Đào tạo đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Học cách thực hiện phân tích cụm

Phân tích cụm là một công cụ mạnh mẽ trong bộ công cụ khoa học dữ liệu. Nó được sử dụng để xác định các nhóm quan sát (cụm) có đặc điểm tương đồng. Những điểm tương đồng này có thể cung cấp thông tin hữu ích cho mọi loại quyết định kinh doanh; ví dụ, trong lĩnh vực tiếp thị, chúng được sử dụng để xác định các nhóm khách hàng riêng biệt, từ đó có thể điều chỉnh quảng cáo cho phù hợp.

Khám phá các kỹ thuật phân cụm phân cấp và K-Means

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về hai phương pháp phân cụm được sử dụng phổ biến - phân cụm phân cấp và phân cụm k-means. Quý vị không chỉ học cách sử dụng các phương pháp này, mà còn phát triển khả năng trực giác mạnh mẽ về cách chúng hoạt động và cách diễn giải kết quả của chúng. Quý vị sẽ phát triển khả năng này bằng cách phân tích ba bộ dữ liệu khác nhau: vị trí của các cầu thủ bóng đá, dữ liệu chi tiêu của khách hàng bán buôn và dữ liệu lương theo nghề nghiệp theo thời gian.

Nâng cao kỹ năng của bạn thông qua một nghiên cứu trường hợp thực tế

Quý vị sẽ hoàn thành khóa học bằng cách áp dụng các kỹ năng mới học được vào một nghiên cứu trường hợp xoay quanh mức lương trung bình và sự thay đổi của chúng theo thời gian. Điều này sẽ kết hợp các kỹ thuật phân cụm phân cấp như cây nghề nghiệp, chuẩn bị cho việc khám phá và vẽ biểu đồ các cụm nghề nghiệp, với các kỹ thuật k-means bao gồm phân tích điểm uốn và độ rộng trung bình của hình bóng.

Các khóa học của DataCamp bao gồm sự kết hợp giữa video, bài viết và bài tập thực hành, giúp bạn có cơ hội kiểm tra và củng cố kỹ năng mới học được, từ đó tự tin áp dụng chúng trong các tình huống ngoài môi trường học tập.

Yêu cầu tiên quyết

Chương trình học

Đề cương khóa học

1

Tính khoảng cách giữa các quan sát

Phân tích cụm nhằm tìm các nhóm quan sát giống nhau, trong khi các nhóm được nhận diện lại khác nhau. Mức độ giống/khác này được đo bằng một thước đo gọi là khoảng cách. Trong chương này, bạn sẽ học cách tính khoảng cách giữa các quan sát cho cả đặc trưng liên tục và phân loại. Bạn cũng sẽ hình thành trực giác về cách thang đo của các đặc trưng ảnh hưởng đến khoảng cách.
Bắt đầu chương
2

Phân cụm phân cấp

Chương này sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi cuối của chương 1 — làm thế nào để tìm các nhóm quan sát tương tự nhau (cụm) trong dữ liệu bằng các khoảng cách bạn đã tính? Bạn sẽ học các nguyên lý nền tảng của phân cụm phân cấp — tiêu chí liên kết (linkage) và biểu đồ cây (dendrogram) — và cách cả hai được dùng để tạo cụm. Bạn cũng sẽ khám phá dữ liệu từ một nhà phân phối bán buôn nhằm phân khúc thị trường khách hàng dựa trên thói quen chi tiêu của họ.
Bắt đầu chương
R

Phân cụm bằng R

Hoàn
thành khóa học

Nhận Chứng nhận Hoàn thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút hàng ngày.