課程信息

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學生職業成果

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

17%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

33%

加薪或升職
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 5 門課程(共 6 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
完成時間大約為14 小時
英語(English)
字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

Cluster AnalysisData Clustering AlgorithmsK-Means ClusteringHierarchical Clustering

學生職業成果

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

17%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

33%

加薪或升職
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 5 門課程(共 6 門)
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英語(English)
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提供方

伊利诺伊大学香槟分校 徽標

伊利诺伊大学香槟分校

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在線 Master in Computer Science。如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up89%(1,149 個評分)Info
1

1

完成時間為 1 小時

Course Orientation

完成時間為 1 小時
1 個視頻 (總計 7 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
1 個視頻
3 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
About the Discussion Forums10分鐘
Social Media10分鐘
1 個練習
Orientation Quiz10分鐘
完成時間為 2 小時

Module 1

完成時間為 2 小時
13 個視頻 (總計 65 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
13 個視頻
1.2. Applications of Cluster Analysis2分鐘
1.3 Requirements and Challenges5分鐘
1.4 A Multi-Dimensional Categorization2分鐘
1.5 An Overview of Typical Clustering Methodologies6分鐘
1.6 An Overview of Clustering Different Types of Data6分鐘
1.7 An Overview of User Insights and Clustering3分鐘
2.1 Basic Concepts: Measuring Similarity between Objects3分鐘
2.2 Distance on Numeric Data Minkowski Distance7分鐘
2.3 Proximity Measure for Symetric vs Asymmetric Binary Variables4分鐘
2.4 Distance between Categorical Attributes Ordinal Attributes and Mixed Types4分鐘
2.5 Proximity Measure between Two Vectors Cosine Similarity2分鐘
2.6 Correlation Measures between Two variables Covariance and Correlation Coefficient13分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 1 Overview10分鐘
Lesson 2 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 1 Quiz8分鐘
Lesson 2 Quiz12分鐘
2

2

完成時間為 5 小時

Week 2

完成時間為 5 小時
15 個視頻 (總計 78 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
15 個視頻
3.2 K-Means Clustering Method9分鐘
3.3 Initialization of K-Means Clustering4分鐘
3.4 The K-Medoids Clustering Method6分鐘
3.5 The K-Medians and K-Modes Clustering Methods6分鐘
3.6 Kernel K-Means Clustering8分鐘
4.1 Hierarchical Clustering Methods1分鐘
4.2 Agglomerative Clustering Algorithms8分鐘
4.3 Divisive Clustering Algorithms3分鐘
4.4 Extensions to Hierarchical Clustering3分鐘
4.5 BIRCH: A Micro-Clustering-Based Approach7分鐘
ClusterEnG Overview5分鐘
ClusterEnG: K-Means and K-Medoids3分鐘
ClusterEnG Application: AGNES4分鐘
ClusterEnG Application: DBSCAN2分鐘
3 個閱讀材料
Lesson 3 Overview10分鐘
Lesson 4 Part 1 Overview10分鐘
ClusterEnG Introduction10分鐘
1 個練習
Lesson 3 Quiz10分鐘
3

3

完成時間為 1 小時

Week 3

完成時間為 1 小時
9 個視頻 (總計 53 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
9 個視頻
4.7 CHAMELEON: Graph Partitioning on the KNN Graph of the Data8分鐘
4.8 Probabilistic Hierarchical Clustering7分鐘
5.1 Density-Based and Grid-Based Clustering Methods1分鐘
5.2 DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm8分鐘
5.3 OPTICS: Ordering Points To Identify Clustering Structure9分鐘
5.4 Grid-Based Clustering Methods3分鐘
5.5 STING: A Statistical Information Grid Approach3分鐘
5.6 CLIQUE: Grid-Based Subspace Clustering7分鐘
2 個閱讀材料
Lesson 4 Part 2 Overview10分鐘
Lesson 5 Overview10分鐘
2 個練習
Lesson 4 Quiz8分鐘
Lesson 5 Quiz8分鐘
4

4

完成時間為 4 小時

Week 4

完成時間為 4 小時
10 個視頻 (總計 57 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
10 個視頻
6.2 Clustering Evaluation Measuring Clustering Quality2分鐘
6.3 Constraint-Based Clustering4分鐘
6.4 External Measures 1: Matching-Based Measures10分鐘
6.5 External Measure 2: Entropy-Based Measures7分鐘
6.6 External Measure 3: Pairwise Measures6分鐘
6.7 Internal Measures for Clustering Validation7分鐘
6.8 Relative Measures5分鐘
6.9 Cluster Stability6分鐘
6.10 Clustering Tendency5分鐘
1 個閱讀材料
Lesson 6 Overview10分鐘
1 個練習
Lesson 6 Quiz8分鐘
完成時間為 20 分鐘

Course Conclusion

完成時間為 20 分鐘

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關於 数据挖掘 專項課程

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. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
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