Кластеризация по Методу К-Средних (K-Means Clustering) || Машинное Обучение

Поколение ИИ: Нейросети для Работы с Текстом (NLP): Практический Курс по Python и Full Stack Разработке с Python: Stepik: Udemy: Аве Кодер! В этом обучающем видео я проведу вас через процесс кластеризации данных с использованием метода k-средних на классическом датасете Iris с платформы Kaggle, используя библиотеку scikit-learn (или sklearn) на Python. Мы начнем с загрузки и предварительной обработки данных, затем перейдем к выбору оптимального числа кластеров с помощью метода “локтя“, и, наконец, выполним кластеризацию и визуализацию результатов. По мере продвижения мы обсудим ключевые аспекты работы алгоритма k-средних, включая его преимущества и ограничения. Также будут даны советы по интерпретации результатов кластеризации и их применению в реальных задачах анализа данных. Этот урок идеально подходит для начинающих исследователей данных, студентов науки о данных и всех, кто интересуется машинным обучением и хочет улучшить свои навыки в анализе данных с помощью Python. Подписывайтесь на канал, ставьте лайки и делитесь видео, чтобы не пропустить будущие уроки по машинному обучению и анализу данных! Код из видео: Telegram: VK: Instagram: TikTok: @avecoder_ru ЯндексДзен: Поддержи проект: BTС: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4 ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB ______________________ Аве Кодер! Меня зовут V и я магистр Искусственного Интеллекта из Великобритании. Здесь на канале ты найдешь только качественные туториалы, подкасты, советы и все такое прочее, а на соседнем канале Аве Тех, есть еще и истории из мира технологий, путешествия по интересным местам и интервью с специалистами из разных тех областей. Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!