Clustering

Datenwissenschaft für Unternehmen

Ramnath Vaidyanathan

VP of Product Research, DataCamp

Was ist Clustering?

Clustering

Daten in Kategorien aufteilen
Anwendungsfälle
- Kundensegmentierung
- Bildsegmentierung
- Anomalieerkennung

Überwachtes Machine Learning

Überwachtes Lernen

Unüberwachtes Machine Learning

Unüberwachtes Lernen

Fallstudie: Kundensegmentierung

Kundensegmentierung – Beispiel

Fallstudie: Kundensegmentierung

Features definieren

Anzahl der Flüge im letzten Jahr
Anteil international
Vorausplanung
Anteil Business Class

Flugzeug

Fallstudie: Kundensegmentierung

Anzahl der Cluster festlegen

Clusterdaten

Fallstudie: Kundensegmentierung

Zwei Cluster

Drei Cluster

Clustering – Zusammenfassung

Definition

Unbeschrifteten Datensatz in verschiedene Kategorien aufteilen

Schritte

Features auswählen
Anzahl der Cluster wählen
Cluster nutzen, um Geschäftsprobleme zu lösen

Lass uns üben!

Datenwissenschaft für Unternehmen

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