Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining

Informações sobre o curso
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- Cluster Analysis
- Data Clustering Algorithms
- K-Means Clustering
- Hierarchical Clustering
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Programa - O que você aprenderá com este curso
Course Orientation
Module 1
Week 2
Week 3
Week 4
Course Conclusion
Avaliações
- 5 stars66,33%
- 4 stars23,36%
- 3 stars5,77%
- 2 stars2,01%
- 1 star2,51%
Principais avaliações do ANÁLISE DE CLUSTER EM DATA MINING
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
Good course. Some of the slides have value errors. Explanations for the programming assignments could be better.
Very intense and required complex thinking and programming skill
Sobre Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining

Perguntas Frequentes – FAQ
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