Кластеризация / Разбор задачи по Data Science: Сегментация клиентов

-----------------------------------------------

Таймкоды:
00:00 Кластеризация клиентов
00:41 Разница между кластеризации и классификацией
01:25 Курс по Data Science. Требования к поступлению
03:16 Разбор данных о клиентах
04:04 Объектное хранилище Selectel
06:15 Добавление новых признаков в датасет. Предварительный анализ данных (статистики)
09:48 Методы снижения размерности (PCA, T-SNE, UMAP)
13:22 KMeans. Как правильно подбирать число кластеров
16:09 Интерпретация результатов KMeans
17:46 Spectral Clustering
18:15 Пример, когда не релевантно ориентироваться при кластеризации только на проекции сжатых данных
19:10 Agglomerative Clustering
20:37 Интерпретация результатов Agglomerative Clustering
21:17 Выводы, рекомендации для бизнеса

#DataScience #python
-----------------------------------------------