Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

25%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

17%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 16 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering

Resultados de carreira do aprendiz

25%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

17%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Aprox. 16 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master in Computer Science da Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up89%(1,215 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Course Orientation

1 hora para concluir
1 vídeo (Total 7 mín.), 3 leituras, 1 teste
1 vídeos
3 leituras
Syllabus10min
About the Discussion Forums10min
Social Media10min
1 exercício prático
Orientation Quiz30min
2 horas para concluir

Module 1

2 horas para concluir
13 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 2 testes
13 videos
1.2. Applications of Cluster Analysis2min
1.3 Requirements and Challenges5min
1.4 A Multi-Dimensional Categorization2min
1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6min
1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6min
1.7 An Overview of User Insights and Clustering3min
2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3min
2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7min
2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4min
2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4min
2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2min
2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13min
2 leituras
Lesson 1 Overview10min
Lesson 2 Overview10min
2 exercícios práticos
Lesson 1 Quiz30min
Lesson 2 Quiz30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Week 2

5 horas para concluir
15 vídeos (Total 78 mín.), 3 leituras, 2 testes
15 videos
3.2 K-Means Clustering Method9min
3.3 Initialization of K-Means Clustering4min
3.4 The K-Medoids Clustering Method6min
3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6min
3.6 Kernel K-Means Clustering8min
4.1 Hierarchical Clustering Methods1min
4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8min
4.3 Divisive Clustering Algorithms3min
4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3min
4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7min
ClusterEnG Overview5min
ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3min
ClusterEnG Application: AGNES4min
ClusterEnG Application: DBSCAN2min
3 leituras
Lesson 3 Overview10min
Lesson 4 Part 1 Overview10min
ClusterEnG Introduction10min
1 exercício prático
Lesson 3 Quiz30min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Week 3

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 53 mín.), 2 leituras, 2 testes
9 videos
4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8min
4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7min
5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1min
5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8min
5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9min
5.4 Grid-Based Clustering Methods3min
5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3min
5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7min
2 leituras
Lesson 4 Part 2 Overview10min
Lesson 5 Overview10min
2 exercícios práticos
Lesson 4 Quiz30min
Lesson 5 Quiz30min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Week 4

5 horas para concluir
10 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 2 testes
10 videos
6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2min
6.3 Constraint-Based Clustering4min
6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10min
6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7min
6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6min
6.7 Internal Measures for Clustering Validation7min
6.8 Relative Measures5min
6.9 Cluster Stability6min
6.10 Clustering Tendency5min
1 leituras
Lesson 6 Overview10min
1 exercício prático
Lesson 6 Quiz30min
20 minutos para concluir

Course Conclusion

20 minutos para concluir

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining

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Perguntas Frequentes – FAQ

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