Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie erfahren, wie Sie mithilfe von Clustering nicht überwachte Machine Learning-Modelle erstellen, mit denen Datenbeobachtungen in Clustern gruppiert werden. Anschließend haben Sie ein Clustermodell mithilfe des Frameworks Scikit-learn in Python trainiert.
Scikit-learn ist insbesondere zum Schreiben von Code für das Trainieren von Clustermodellen ein beliebtes Framework, Sie können aber auch mit den grafischen Tools in Microsoft Azure Machine Learning Lösungen mit maschinellem Lernen für das Clustering erstellen. Weitere Informationen zum Entwickeln von Clustermodellen ohne Code mit Azure Machine Learning finden Sie im Modul Erstellen eines Clustermodells mithilfe des Azure Machine Learning-Designers.
Herausforderung: Nicht gekennzeichnete Clusterdaten
Nachdem Sie nun erfahren haben, wie Sie ein Clusteringmodell erstellen, warum probieren Sie es nicht selbst aus? Eine Herausforderung zum Thema Clustering finden Sie im Notebook Clustering Challenge.
Hinweis
Die Zeit für diese optionale Herausforderung ist nicht in der geschätzten Zeit für dieses Modul enthalten – Sie können so viel oder so wenig Zeit darauf verwenden, wie Sie möchten!