Unüberwachtes Lernen: Grundlagen

Cluster Analysis in Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Alltagsbeispiel: Google News

  • Wie klassifiziert Google News Artikel?
  • Unüberwachter Lernalgorithmus: Clustering
  • Häufige Begriffe in Artikeln abgleichen, um Ähnlichkeit zu finden

Cluster Analysis in Python

Gelabelte vs. ungelabelte Daten

Daten ohne Labels

  • Punkt 1: (1, 2)
  • Punkt 2: (2, 2)
  • Punkt 3: (3, 1)

Daten mit Labels

  • Punkt 1: (1, 2), Label: Gefahrenzone
  • Punkt 2: (2, 2), Label: Normale Zone
  • Punkt 3: (3, 1), Label: Normale Zone
Cluster Analysis in Python

Was ist unüberwachtes Lernen?

  • Eine Gruppe von ML-Algorithmen, die Muster in Daten finden
  • Daten sind nicht gelabelt, klassifiziert oder beschrieben
  • Ziel: jede Struktur in den Daten erkennen
  • Häufige unüberwachte Algorithmen: Clustering, Neuronale Netze, Anomalieerkennung
Cluster Analysis in Python

Was ist Clustering?

  • Der Prozess, Elemente mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren
  • Elemente in einer Gruppe sind einander ähnlicher als denen in anderen Gruppen
  • Beispiel: Abstand zwischen Punkten in einer 2D-Ebene
Cluster Analysis in Python

Daten fürs Clustering plotten – Pokémon-Sichtungen

from matplotlib import pyplot as plt
x_coordinates = [80, 93, 86, 98, 86, 9, 15, 3, 10, 20, 44, 56, 49, 62, 44]
y_coordinates = [87, 96, 95, 92, 92, 57, 49, 47, 59, 55, 25, 2, 10, 24, 10]
plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates)
plt.show()
Cluster Analysis in Python

Cluster Analysis in Python

Cluster Analysis in Python

Als Nächstes: etwas Praxis

Cluster Analysis in Python

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