Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая)
В данном примере рассмотрены подходы к кластеризации методами KMeans и иерархической кластеризации. Использовался Python и блокноты Jupyter. Пример можно использовать как шаблон для решения практических задач. Исходных код примера можно найти по ссылке https://github.com/aikula/DataDriven/blob/master/Clustering37-2.ipynb
Видео Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая) канала Andrey Kulinich
Видео Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая) канала Andrey Kulinich
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Введение в большие языковые модели (LLM)Дашборд Metabase: знакомствоЯзык разметки текста MarkdownRandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в PythonКак создать и обучить чат-бота на DialogFlow. Основы.08 Кварталы весь цикл прогноза02 Очистка временного ряда от аномалий05 Стандартные метрики точности прогнозирования временных рядов04 Модель Хольта Винтерса09 Множественная регрессия10 Модель Монте Карло11 Другие распределения для модели Монте-Карло06 Модель SARIMA (auto_sarima)07 Корректировка математического прогноза экспертом03 Тестовые и тренировочные наборы данных01 Загрузка данных в блокнот Jupyter и валидация00 Клонирование проекта с github.comЗнакомство с библиотекой Pandas и структурой данных DataFrameПрименение lambda, map и apply в PythonPython за 50 минут: быстрое погружение