Hierarchical Clustering: Customer Segmentation

4.3
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Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Build unsupervised learning algorithms in Python.

Create, Train, and Visualize a Hierarchical Clustering model in Python.

Clock2 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to use Python to implement a Hierarchical Clustering algorithm, which is also known as hierarchical cluster analysis. This type of algorithm groups objects of similar behavior into groups or clusters. The output of this model is a set of visualized clusters, where each cluster is distinct from each other cluster, and the objects within each cluster are broadly similar to each other in features. In this project, you will learn the fundamental theory and practical illustrations behind Hierarchical Clustering and learn to fit, examine, and utilize unsupervised Clustering models to examine relationships between unlabeled input features and output variables, using Python. We will walk you step-by-step into Machine Learning unsupervised problems. With every task in this project, you will expand your knowledge, develop new skills and broaden your experience in Machine Learning. Particularly, you will build a Hierarchical Clustering algorithm to apply market segmentation on a group of customers based on several features. By the end of this project, you will be able to build your own Hierarchical Clustering model and make amazing clusters of customers. In order to be successful in this project, you should just know the basics of Python and clustering algorithms.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Unsupervised LearningPython ProgrammingMachine LearningHierarchical Clustering

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Import a dataset and needed libraries

  2. Choose the optimal number of clusters

  3. Fit our model and make predictions

  4. Visualize the clusters

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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