inflearn logo

Phân tích cụm dựa trên mật độ DBSCAN bằng R

Tìm hiểu nguyên lý cốt lõi của thuật toán DBSCAN để phát hiện các cụm dữ liệu có hình dạng phức tạp, đồng thời học cách áp dụng vào dữ liệu thực tế bằng R. Thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ các khái niệm về điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu đến điều chỉnh tham số, trực quan hóa và diễn giải kết quả, bạn sẽ nâng cao năng lực phân tích cụm dựa trên mật độ.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian 1 tháng

R
R
unsupervised-learning
unsupervised-learning
data-clustering
data-clustering
dba
dba
visualisation
visualisation
R
R
unsupervised-learning
unsupervised-learning
data-clustering
data-clustering
dba
dba
visualisation
visualisation
Thumbnail

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Nguyên lý của thuật toán DBSCAN và sự phân biệt giữa điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu

  • Triển khai phân tích phân cụm dựa trên mật độ bằng R và tối ưu hóa tham số

  • Khám phá các cụm dữ liệu có hình dạng không đồng nhất và diễn giải kết quả trực quan hóa

Học DBSCAN, một trong những kỹ thuật phân tích phân cụm tiêu biểu của học không giám sát, bằng R. Tìm hiểu các khái niệm về điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu; so sánh kết quả phân cụm theo từng điều chỉnh tham số; đồng thời phân tích sự phân bố và các mẫu dữ liệu thông qua thực hành với dữ liệu Iris và trực quan hóa.

Chủ đề: R, học máy không giám sát, phân cụm dữ liệu, DBSCAN, trực quan hóa

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhân viên thực tiễn muốn sử dụng phân tích cụm trong công việc phân tích dữ liệu

  • Người học đã biết các cú pháp cơ bản của R và muốn học các kỹ thuật machine learning nâng cao

  • Nhà khoa học dữ liệu muốn khắc phục những hạn chế của phân tích phân cụm truyền thống (chẳng hạn như K-means)

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Hiểu về cú pháp cơ bản và cấu trúc dữ liệu của ngôn ngữ lập trình R

  • Kiến thức cơ bản về thống kê và hiểu biết về khái niệm khoảng cách

  • Kinh nghiệm về các phương pháp phân tích phân cụm cơ bản như K-means

Xin chào
Đây là aha30005480

Xác minh sự nghiệp

Giảng viên chuyên môn về phân tích dữ liệu · AI

  • Đã giảng dạy nhiều khóa đào tạo về phân tích dữ liệu và thống kê cho các doanh nghiệp và cơ quan công.

  • Giảng viên toàn thời gian khóa học Big Data·AI tại Học viện Đào tạo Chuyên môn Nghề nghiệp

  • Chuyên gia thực tiễn và đào tạo trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, thống kê và khảo sát xã hội

  • Bài giảng thực hành phân tích dữ liệu và thống kê dựa trên SPSS, R, Python

  • Vận hành các khóa học luyện thi chứng chỉ Phân tích viên khảo sát xã hội và Kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn

  • Sách đã xuất bản: Phân tích viên khảo sát xã hội cấp 2 – phần thực hành dạng bài tập, SPSS, phương pháp biên soạn bảng hỏi dạng tự luận, Gumin-sa, Phân tích viên khảo sát xã hội cấp 2 – phần lý thuyết & thực hành (dạng tự luận), Công cụ phân tích dữ liệu R Fundamental, loạt sách Nhà khoa học dữ liệu Step1~4, Xây dựng dữ liệu lớn phục vụ phân tích AI (dữ liệu tiếng Hàn có cấu trúc và phi cấu trúc)

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

3 bài giảng ∙ (20phút)

    Ngày đăng: 
    Cập nhật lần cuối: 

    Đánh giá

    Chưa có đủ đánh giá.
    Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

    Khóa học khác của aha30005480

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

    Miễn phí