機器學習中的分群模型

分群是一種機器學習任務，目的是尋找彼此相似的物件，並將它們分組成稱為「群集」的群體。分群與機器學習中的其他方法不同之處在於，它是自動進行的。事實上，可以說它是監督式學習的相反。

區域主題：針對尼日利亞觀眾音樂品味的分群模型 🎧

尼日利亞多元化的觀眾擁有多樣的音樂品味。利用從 Spotify 擷取的數據（靈感來自這篇文章），讓我們來看看尼日利亞流行的音樂。這個數據集包含了各種歌曲的「舞蹈性」分數、「聲學性」、音量、「語音性」、流行度和能量等數據。探索這些數據中的模式將會非常有趣！

照片由 Marcela Laskoski 提供，來自 Unsplash

在這系列課程中，您將學習使用分群技術分析數據的新方法。當您的數據集中缺乏標籤時，分群特別有用。如果數據集有標籤，那麼您在之前課程中學到的分類技術可能會更有幫助。但在需要對未標籤數據進行分組的情況下，分群是一種發現模式的絕佳方法。

有一些實用的低代碼工具可以幫助您學習如何使用分群模型。試試 Azure ML 來完成這項任務。

這些課程由 Jen Looper 精心撰寫，並由 Rishit Dagli 和 Muhammad Sakib Khan Inan 提供了寶貴的審閱意見。

Nigerian Songs 數據集來自 Kaggle，數據來源於 Spotify。

在創建這些課程時，以下 K-Means 的實例提供了幫助，包括這個 iris 探索、這個入門筆記本，以及這個假設的 NGO 示例。

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