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.
数据挖掘 专项课程伊利诺伊大学香槟分校课程信息
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学生职业成果
25%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
17%
通过此课程获得实实在在的工作福利
33%
加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
第 5 门课程（共 6 门）
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
完成时间大约为16 小时
英语（English）
字幕：法语（French）, 巴西葡萄牙语, 韩语, 俄语（Russian）, 英语（English）, 西班牙语（Spanish）
您将获得的技能
Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering
学生职业成果
25%
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第 5 门课程（共 6 门）
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完成时间大约为16 小时
英语（English）
字幕：法语（French）, 巴西葡萄牙语, 韩语, 俄语（Russian）, 英语（English）, 西班牙语（Spanish）
提供方
伊利诺伊大学香槟分校
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.
立即开始攻读硕士学位
此 课程 隶属于 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在线 Master in Computer Science。
如果您被录取参加全部课程，您的课程将计入您的学位学习进程。
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 1 小时
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.
完成时间为 1 小时
1 个视频 （总计 7 分钟）, 3 个阅读材料, 1 个测验
1 个视频
3 个阅读材料
Syllabus10分钟
About the Discussion Forums10分钟
Social Media10分钟
1 个练习
Orientation Quiz30分钟
完成时间为 2 小时
Module 1
完成时间为 2 小时
13 个视频 （总计 65 分钟）, 2 个阅读材料, 2 个测验
13 个视频
1.2. Applications of Cluster Analysis2分钟
1.3 Requirements and Challenges5分钟
1.4 A Multi-Dimensional Categorization2分钟
1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6分钟
1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6分钟
1.7 An Overview of User Insights and Clustering3分钟
2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3分钟
2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7分钟
2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4分钟
2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4分钟
2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2分钟
2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13分钟
2 个阅读材料
Lesson 1 Overview10分钟
Lesson 2 Overview10分钟
2 个练习
Lesson 1 Quiz30分钟
Lesson 2 Quiz30分钟
完成时间为 5 小时
Week 2
完成时间为 5 小时
15 个视频 （总计 78 分钟）, 3 个阅读材料, 2 个测验
15 个视频
3.2 K-Means Clustering Method9分钟
3.3 Initialization of K-Means Clustering4分钟
3.4 The K-Medoids Clustering Method6分钟
3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6分钟
3.6 Kernel K-Means Clustering8分钟
4.1 Hierarchical Clustering Methods1分钟
4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8分钟
4.3 Divisive Clustering Algorithms3分钟
4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3分钟
4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7分钟
ClusterEnG Overview5分钟
ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3分钟
ClusterEnG Application: AGNES4分钟
ClusterEnG Application: DBSCAN2分钟
3 个阅读材料
Lesson 3 Overview10分钟
Lesson 4 Part 1 Overview10分钟
ClusterEnG Introduction10分钟
1 个练习
Lesson 3 Quiz30分钟
完成时间为 2 小时
Week 3
完成时间为 2 小时
9 个视频 （总计 53 分钟）, 2 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8分钟
4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7分钟
5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1分钟
5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8分钟
5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9分钟
5.4 Grid-Based Clustering Methods3分钟
5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3分钟
5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7分钟
2 个阅读材料
Lesson 4 Part 2 Overview10分钟
Lesson 5 Overview10分钟
2 个练习
Lesson 4 Quiz30分钟
Lesson 5 Quiz30分钟
完成时间为 5 小时
Week 4
完成时间为 5 小时
10 个视频 （总计 57 分钟）, 1 个阅读材料, 2 个测验
10 个视频
6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2分钟
6.3 Constraint-Based Clustering4分钟
6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10分钟
6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7分钟
6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6分钟
6.7 Internal Measures for Clustering Validation7分钟
6.8 Relative Measures5分钟
6.9 Cluster Stability6分钟
6.10 Clustering Tendency5分钟
1 个阅读材料
Lesson 6 Overview10分钟
1 个练习
Lesson 6 Quiz30分钟
完成时间为 20 分钟
Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.
完成时间为 20 分钟
审阅
来自数据挖掘中的聚类分析的热门评论
由 GL 提供Jan 25, 2018
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
由 DB 提供Mar 9, 2019
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
由 ES 提供Dec 17, 2018
This was my favorite course in the whole specialization. Everything is explained very concisely and clearly making the subject matter very easy to understand.
由 UG 提供Apr 27, 2019
Its Good but explanations can done much better, rest all good in terms of study material, quiz ,and programming assignment.
关于 数据挖掘 专项课程
The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.
常见问题
我什么时候能够访问课程视频和作业？
讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：
- 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
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Is financial aid available?
是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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