This hands-on course equips learners with the foundational knowledge and practical skills to implement K-Means clustering for unsupervised machine learning using the R programming language. Designed for those with a basic understanding of R and statistics, the course guides learners through the process of exploring real-world datasets, preparing data for clustering, and interpreting segmentation results.
R: Apply & Analyze K-Means Clustering for Unsupervised ML
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1 heure à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Explain clustering concepts and apply K-Means for unsupervised segmentation.
Prepare, scale, and analyze real-world datasets for clustering in R.
Evaluate clustering effectiveness and recommend data-driven grouping strategies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Customer Analysis
- Catégorie : Customer Insights
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This module introduces learners to the foundational concepts and practical implementation of K-Means clustering using R programming. Through project-based learning, it covers the theoretical underpinnings of unsupervised learning, provides context for customer segmentation problems, and explains the workflow of preparing data, choosing appropriate clustering algorithms, and optimizing results using scaled variables. Designed for learners with a basic understanding of R and statistics, this module bridges conceptual clarity and hands-on execution in real-world clustering scenarios.
Inclus
5 vidéos3 devoirs
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