Yönetilmemiş Makine Öğrenmesi: R ve SAS'ta Kümeleme

İşletmeler ve araştırmacılar, karmaşık veri kümelerinde gizli paternler ve doğal gruplamalar keşfetmek için denetimli olmayan makine öğrenimine güvenirler. Önceden tanımlanmış etiketler olmadan verileri nasıl böleceğinizi anlamak, her umut verici veri analisti veya veri bilimcisi için kritik bir beceridir. Bu ders, küme analizinde net, kavramsal bir temel sağlayarak, temel terminolojiden pratik uygulamaya kadar rehberlik eder. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, doğru kümeleme algoritmalarını nasıl seçeceğinizi ve gerçek dünya segmentasyon sorunlarını çözmek için hem SAS hem de R'de temiz, tekrarlanabilir kod yazmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetlenmemiş makine öğreniminin temel ilkelerini ve kümelenmenin denetimli sınıflandırmadan nasıl farklı olduğunu anlayın. - Aglomeratif yöntemler de dahil olmak üzere hiyerarşik kümeleme tekniklerini öğrenin ve dendrogramları nasıl yorumlayacağımızı öğrenin. - Hiyerarşik olmayan K-ortalamaları kümelemeyi uygulayın ve çukur çizimleri ve modern değerlendirme metriklerini kullanarak optimal küme sayısını belirleyin. - Doğru ve tarafsız kümeleme sonuçlarını sağlamak için ham verileri hazırlayın ve standartlaştırın. - Hem SAS prosedürleri hem de modern R programlama çalışma akışları kullanarak kümeleme programları yazın ve çalıştırın. - Çalışma ve pazarlama içgörülerini çıkarmak için küme çıkışlarını analiz edin ve yorumlayın. Adım adım programlama yürüyüşlerine geçmeden önce, uzaklık ve benzerlik gibi temel istatistiksel kavramlarla başlayacaksınız. Bu materyal, veri öncesi işleme, algoritma yürütmesi ve kümeleme sonuçlarınızın son yorumlanması yoluyla size rehberlik edecek. Bu kurs, önceden gerekli olmayan makine öğrenimi deneyimi olmadan istatistiksel programlama araçlarını genişletmek isteyen yeni başlayanlar, veri meraklıları ve genç analistler için tasarlanmıştır. Denetimli olmayan öğrenmenin gücünü açığa çıkarmak ve ham verileri yapısal içgörülere dönüştürmek için bugün okumaya başlayın.