# Klasterdamise mudelid masinõppes Klasterdamine on masinõppe ülesanne, kus püütakse leida sarnaseid objekte ja rühmitada need hulkrühmadeks, mida nimetatakse klastriteks. See, mis eristab klasterdamist teistest masinõppe meetoditest, on see, et protsess toimub automaatselt, tegelikult võib öelda, et see on vastupidine juhendatud õpetamisele. ## Regionaalne teema: klasterdamise mudelid Nigeeria publiku muusikamaitse jaoks 🎧 Nigeeria mitmekesine publik omab erinevaid muusikamaitseid. Kasutades Spotify'st kogutud andmeid (inspireeritud [selle artikli](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421) järgi), vaatleme muusikat, mis on Nigeerias populaarne. See andmekogum sisaldab erinevate lugude 'tantsitavuse' skoori, 'akustilisuse', valjususe, 'kõnelisuse', populaarsuse ja energia kohta käivaid andmeid. Huvitav on avastada selles andmetes mustreid! ![Vinüülplaat](../../../translated_images/et/turntable.f2b86b13c53302dc.webp) > Foto autor Marcela Laskoski saidilt Unsplash Selles õppesarjas avastate uusi viise andmete analüüsimiseks klasterdamistehnikate abil. Klasterdamine on eriti kasulik, kui teie andmekogumil pole silte. Kui silte on, võivad kasulikumad olla klassifitseerimistehnikad, mida õppisite eelmistes õppetundides. Aga juhtudel, kui soovite rühmitada sildistamata andmeid, on klasterdamine suurepärane viis mustrite avastamiseks. > On olemas kasulikke madala koodiga tööriistu, mis aitavad teil klasterdamismudelitega töötamist õppida. Proovige selle ülesande jaoks [Azure ML-i](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ## Õppetunnid 1. [Sissejuhatus klasterdamisse](1-Visualize/README.md) 2. [K-Meansi klasterdamine](2-K-Means/README.md) ## Täname Neid õppetunde kirjutas 🎶 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper), kasulike kommentaaridega [Rishit Dagli](https://rishit_dagli/) ja [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan). Andmestik [Nigeeria laulud](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) pärineb Kaggle'ist, kogutud Spotify'st. Kasulikud K-Meansi näited, mis aitasid selle õppetunni loomisel, sisaldavad seda [iris andmete uurimise](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), seda [sissejuhatavat märkmikku](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) ja seda [hüpoteetilist mittetulundusühingu näidet](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering). --- **Lahtiütlus**: See dokument on tõlgitud kasutades AI tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi me püüdleme täpsuse poole, palun pange tähele, et automatiseeritud tõlgetes võib esineda vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlkega seotud eksimustest või valesti mõistmistest.