Este curso forma parte de Programa especializado: minería de datos

4.5
estrellas
398 calificaciones

89 %

Jiawei Han

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Parte del título de grado Master of Computer Science
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Programa especializado: minería de datos Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Acerca de este Curso

6035 vistas recientes

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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Habilidades que obtendrás

Cluster Analysis
Data Clustering Algorithms
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering

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Instructor

Calificación del instructor

4,09/5 (23 calificaciones)

Jiawei Han

Abel Bliss Professor

Department of Computer Science

62.303 alumnos

4 cursos

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Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido89%(1,312 calificaciones)

Semana

Semana 1

2 horas para completar

Course Orientation

2 horas para completar

1 video (Total 7 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario

2 horas para completar

Module 1

2 horas para completar

13 videos (Total 65 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

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 lecturas

Lesson 1 Overview10m

Lesson 2 Overview10m

2 ejercicios de práctica

Lesson 1 Quiz30m

Lesson 2 Quiz30m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

Week 2

5 horas para completar

15 videos (Total 78 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios

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 lecturas

Lesson 3 Overview10m

Lesson 4 Part 1 Overview10m

ClusterEnG Introduction10m

1 ejercicio de práctica

Lesson 3 Quiz30m

Semana

Semana 3

2 horas para completar

Week 3

2 horas para completar

9 videos (Total 53 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

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 lecturas

Lesson 4 Part 2 Overview10m

Lesson 5 Overview10m

2 ejercicios de práctica

Lesson 4 Quiz30m

Lesson 5 Quiz30m

Semana

Semana 4

5 horas para completar

Week 4

5 horas para completar

10 videos (Total 57 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

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 lectura

Lesson 6 Overview10m

1 ejercicio de práctica

Lesson 6 Quiz30m

25 minutos para completar

Course Conclusion

25 minutos para completar

Reseñas

4.5

62 reseña

5 stars
66,33 %
4 stars
23,36 %
3 stars
5,77 %
2 stars
2,01 %
1 star
2,51 %

Principales reseñas sobre CLUSTER ANALYSIS IN DATA MINING

por CA3 de oct. de 2020

Awesome !!! Great course about clustering analysis.

por GL25 de ene. de 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.

por BK3 de abr. de 2020

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

por UG27 de abr. de 2019

Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.

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Acerca de Programa especializado: minería de datos

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Cluster Analysis in Data Mining

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