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.
データマイニング 専門講座イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（University of Illinois at Urbana-Champaign）このコースについて
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次における6の5コース
約17時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
習得するスキル
- Cluster Analysis
- Data Clustering Algorithms
- K-Means Clustering
- Hierarchical Clustering
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提供：
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（University of Illinois at Urbana-Champaign）
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
修士号の取得を目指しましょう
この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（University of Illinois at Urbana-Champaign） の100%オンラインの Master in Computer Science に関連しています。トピック、教材、講師などを確認して、完全オンライン学位プログラムが自分に合っているかどうかを判断することができます。
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Course Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
2時間で修了
1件のビデオ （合計7分）, 3 学習用教材, 1 個のテスト
2時間で修了
Module 1
2時間で修了
13件のビデオ （合計65分）, 2 学習用教材, 2 個のテスト
5時間で修了
Week 2
5時間で修了
15件のビデオ （合計78分）, 3 学習用教材, 2 個のテスト
2時間で修了
Week 3
2時間で修了
9件のビデオ （合計53分）, 2 学習用教材, 2 個のテスト
5時間で修了
Week 4
5時間で修了
10件のビデオ （合計57分）, 1 学習用教材, 2 個のテスト
25分で修了
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
25分で修了
レビュー
CLUSTER ANALYSIS IN DATA MINING からの人気レビュー
GLにより2018年1月25日
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.
DBにより2019年3月9日
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
ESにより2018年12月17日
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
UGにより2019年4月27日
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
データマイニング 専門講座について
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
