Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data-Mining

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Jiawei Han

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von

Teil des Abschlusses Master of Computer Science
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Spezialisierung Data-Mining University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

6.471 kürzliche Aufrufe

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.

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Englisch

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Cluster Analysis
Data Clustering Algorithms
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering

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Dozent

Dozentenbewertung

4,09/5 (23 Bewertungen)

Jiawei Han

Abel Bliss Professor

Department of Computer Science

62.301 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung89%(1,312 Bewertungen)

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Course Orientation

2 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 7 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

2 Stunden zum Abschließen

Module 1

2 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 65 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

13 Videos

1.1. What is Cluster Analysis2m

1.2. Applications of Cluster Analysis2m

1.3 Requirements and Challenges5m

1.4 A Multi-Dimensional Categorization2m

1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6m

1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6m

1.7 An Overview of User Insights and Clustering3m

2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3m

2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7m

2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4m

2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4m

2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2m

2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13m

2 Lektüren

Lesson 1 Overview10m

Lesson 2 Overview10m

2 praktische Übungen

Lesson 1 Quiz30m

Lesson 2 Quiz30m

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Week 2

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 78 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

15 Videos

3.1 Partitioning-Based Clustering Methods3m

3.2 K-Means Clustering Method9m

3.3 Initialization of K-Means Clustering4m

3.4 The K-Medoids Clustering Method6m

3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6m

3.6 Kernel K-Means Clustering8m

4.1 Hierarchical Clustering Methods1m

4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8m

4.3 Divisive Clustering Algorithms3m

4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3m

4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7m

ClusterEnG Overview5m

ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3m

ClusterEnG Application: AGNES4m

ClusterEnG Application: DBSCAN2m

3 Lektüren

Lesson 3 Overview10m

Lesson 4 Part 1 Overview10m

ClusterEnG Introduction10m

1 praktische Übung

Lesson 3 Quiz30m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Week 3

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 53 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

4.6 CURE: Clustering Using Well-Scattered Representatives4m

4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8m

4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7m

5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1m

5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8m

5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9m

5.4 Grid-Based Clustering Methods3m

5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3m

5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7m

2 Lektüren

Lesson 4 Part 2 Overview10m

Lesson 5 Overview10m

2 praktische Übungen

Lesson 4 Quiz30m

Lesson 5 Quiz30m

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Week 4

5 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

10 Videos

6.1 Methods for Clustering Validation1m

6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2m

6.3 Constraint-Based Clustering4m

6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10m

6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7m

6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6m

6.7 Internal Measures for Clustering Validation7m

6.8 Relative Measures5m

6.9 Cluster Stability6m

6.10 Clustering Tendency5m

1 Lektüre

Lesson 6 Overview10m

1 praktische Übung

Lesson 6 Quiz30m

25 Minuten zum Abschließen

Course Conclusion

25 Minuten zum Abschließen

Bewertungen

4.5

62 Bewertungen

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Top-Bewertungen von CLUSTER ANALYSIS IN DATA MINING

von CA3. Okt. 2020

Awesome !!! Great course about clustering analysis.

von BK3. Apr. 2020

it was a really good experience. this course has given me good exposure to data mining

von GL25. Jan. 2018

This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.

von ES17. Dez. 2018

This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.

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Über den Spezialisierung Data-Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.

Häufig gestellte Fragen

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