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Cluster Analysis in Data Mining

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University of Illinois at Urbana-Champaign
Coursera
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link Origem: www.coursera.org
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assignment Nível: Introdutório
label Mineração de dados
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Informações principais

credit_card Free accesso
verified_user Certificado pago
timer 16 total de horas

Sobre o conteúdo

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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Programa de estudos

  • Week 1 - 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.
  • Week 1 - Module 1
     
  • Week 2 - Week 2
     
  • Week 3 - Week 3
     
  • Week 4 - Week 4
     
  • Week 4 - Course Conclusion
    In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
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Instrutores

Jiawei Han
Abel Bliss Professor
Department of Computer Science

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Criador do conteúdo

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.
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Plataforma

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