In diesem Kurs lernst Du die grundlegenden Konzepte des Clustering und deren Anwendung in der Datenanalyse kennen. Du startest mit einer Einführung in Clustering und die mathematischen Grundlagen, bevor Du Dich mit Voronoi-Diagrammen und dem k-means Algorithmus beschäftigst. Diese Kenntnisse wendest Du in einer praktischen Beispielanwendung zur Farbreduktion an und vertiefst Dein Wissen durch die Programmierung des k-means-Clustering.
Darüber hinaus erkundest Du das faszinierende Konzept der Vektorquantisierung im menschlichen Gehirn und setzt die erlernten Techniken in Beziehung zu biologischen Prozessen. Der Kurs schließt mit einer Zusammenfassung der erlernten Inhalte und einer abschließenden Reflexion über Deine Fortschritte.
Lernziele
Nach diesem Online-Kurs ist Du in der Lage:
- grundlegende Konzepte und Ziele des Clustering zu erklären und deren Bedeutung in der Datenanalyse zu reflektieren,
- mathematische Prinzipien hinter Clustering-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden,
- Voronoi-Diagramme im Kontext von Clustering zu erklären und deren Nutzen zu erläutern,
- den k-means-Algorithmus zu erklären und für Clustering-Aufgaben einzusetzen,
- Clustering-Techniken zur Farbreduktion in Bildern anzuwenden und die Ergebnisse zu analysieren,
- den k-means-Algorithmus zu programmieren und seine Implementierung zu testen und
- das Konzept der Vektorquantisierung im menschlichen Gehirn zu erklären und es mit Clustering-Techniken zu verbinden.
Kursaufbau
- Willkommen im Kurs
- Einführung in Clustering
- Clustering: Mathematische Grundlagen
- Voronoi-Diagramme
- Der k-means Algorithmus
- Beispielanwendung: Farbreduktion
- Programmierung des k-means-Clustering
- Vektorquantisierung im menschlichen Gehirn
- Kursabschluss