k-means Clustering mit Scikit-learn

In diesem Video lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen werden. Im Anschluss wird dir das Erstellen eines k-means Clusteringmodells mithilfe von Scikit-learn gezeigt. Du siehst, wie das Modell nach dem Training auf dem...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ludmila Himmelspach
Format: Course Material
Language:German
Subjects:
Online Access:https://www.twillo.de/edu-sharing/components/render/57c33a97-d05c-4156-8817-f576c690162c
Description
Summary:In diesem Video lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen werden. Im Anschluss wird dir das Erstellen eines k-means Clusteringmodells mithilfe von Scikit-learn gezeigt. Du siehst, wie das Modell nach dem Training auf dem Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz Pinguincluster anwenden kann. Außerdem erfährst du, wieso Normalisierung der Daten so wichtig ist. Lernziele: Du lädst den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz in das Programm Du teilst den Datensatz mit einer Hilfsfunktion in eine Trainings- und eine Testmenge auf Du erstellst ein k-means Clusteringmodell in Python und teilst mit seiner Hilfe einen Datensatz in Cluster auf Du erklärst, wieso eine Normalisierung der Merkmalswerte eines Datensatzes vor dem Clustering wichtig ist Du normalisierst die Merkmalswerte eines Datensatzes auf einen Bereich zwischen 0 und 1