[Дата Бой] КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Метод k-средних или k-means ПРОСТО!

🎯 Загружено автоматически через бота: 🚫 Оригинал видео: 📺 Данное видео принадлежит каналу «Дата Бой» (@%D0%94%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%91%D0%BE%D0%B9). Оно представлено в нашем сообществе исключительно в информационных, научных, образовательных или культурных целях. Наше сообщество не утверждает никаких прав на данное видео. Пожалуйста, поддержите автора, посетив его оригинальный канал. ✉️ Если у вас есть претензии к авторским правам на данное видео, пожалуйста, свяжитесь с нами по почте support@, и мы немедленно удалим его. 📃 Оригинальное описание: Кластеризация в машинном обучение для новичков! Сегодня мы разберем 2 самых главных алгоритма кластеризация в машинном обучении, их преимущества, недостатки и все подводные камни! В первом видео алгоритм кластеризации k-means clustering (Метод k-средних), а во втором - Hierarchical clustering (Иерархическая кластеризация) Вступление Зачем нам кластеризация? Какие бизнес проблемы мы можем решить? Как работает k-means алгоритм (метод k-средних)? Первый подводный камень: Проблема рандомности инициализации центроид - k-means++ Второй подводный камень: Как выбрать количество кластеров? Метод локтя! Практика Ноутбуки