# CAS PML – Unsupervised Learning: Clustering-Aufgaben

> Modul: CAS Practical Machine Learning – Unsupervised Learning (Dehmer)
> Inhalt: die zwei Clustering-Übungen aus dem Skript, plus ein Elbow-Demo

## Projektstruktur

```
.
├── data/
│   ├── data_delivery_fleet.tsv      # Übung 1
│   └── data_stocks.tsv              # Übung 2 (Dateiname ggf. anpassen)
├── plots/                           # generierte PNGs (headless)
├── src/
│   ├── uebung1_kmeans_fleet.py      # Übung 1: k-Means
│   ├── uebung2_kprototypes_stocks.py # Übung 2: k-Prototypes 
│   └── k_means2_elbow_measures.py   # Zusatz: Elbow & Gütemasse
├── devenv.nix
└── README.md
```

## Setup & Ausführen

In der devenv-Shell:

```
python src/uebung1_kmeans_fleet.py
python src/uebung2_kprototypes_stocks.py
python src/k_means2_elbow_measures.py
```

Alle Skripte laufen **headless**: Plots werden als PNG nach `plots/` geschrieben (kein `plt.show()`, da in der Shell kein Display – Agg-Backend).

## Gütemasse zur Wahl von $k$ (gemeinsame Referenz)

- Inertia / WCSS (k-Means) bzw. `cost_` (k-Prototypes) – Summe der Abstände/Unähnlichkeiten zum Zentrum; sinkt monoton mit $k$, daher nur "Knick" (Elbow)

$$ \text{WCSS} = \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in P_i} \lVert x - \mu_i \rVert^2 $$

- Erklärte Varianz – Anteil der Between-Cluster-Varianz an der Gesamtvarianz, höher = besser (ideal 100 %)

$$ \text{Variance Explained} = \frac{\text{BSS}}{\text{TSS}} \cdot 100\,\% $$

- Silhouette-Score – $a_i$ = mittlere Intra-, $b_i$ = mittlere nächste Inter-Cluster-Distanz; Bereich $[-1, 1]$, höher = besser

$$ s_i = \frac{b_i - a_i}{\max(a_i, b_i)} $$

- Davies-Bouldin (nur Zusatz-Demo) – niedriger = besser (Achtung: umgekehrt zur Silhouette)

$$ DB = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} \max_{j \neq i} \frac{\sigma_i + \sigma_j}{d(c_i, c_j)} $$

---

## Übung 1 — k-Means: Delivery Fleet

Aufgabenstellung (Skript): Fleet-Daten von Lieferfahrer:innen clustern.

1. Datensatz aus tab-separiertem File laden (Pandas)
2. Daten visualisieren und eine sinnvolle Clusterzahl visuell *und* systematisch finden
3. Daten clustern

Datensatz `data_delivery_fleet.tsv` (3 Spalten):

- `Driver_ID` – ID der Fahrer:in
- `Distance_Feature` – mittlere gefahrene Meilen pro Tag
- `Speeding_Feature` – % der Zeit über dem Tempolimit (>5 mph)

Geclustert wird auf `Distance_Feature` × `Speeding_Feature`.

Ablauf von `uebung1_kmeans_fleet.py` (PNGs in `plots/`):

1. Rohdaten-Scatter (`01_rohdaten.png`)
2. K-Means mit frei gewähltem $k=4$ (`02_kmeans_k4.png`)
3. Sweep $k = 1 \dots 8$ als Übersichts-Grid (`03_kmeans_sweep_k1-8.png`)
4. $k$ über Inertia/Elbow (`04`), erklärte Varianz (`05`), Silhouette (`06`)
5. finales Modell mit bestem $k$ (`07_final.png`)

> Anpassungen ggü. Notebook: `.as_matrix()` → `.to_numpy()`; `plt.show()` → `savefig`; Hartigan als optionaler Legacy-Block (`RUN_HARTIGAN = False`).

---

## Übung 2 — k-Prototypes: Stock Data

Aufgabenstellung (Skript): einen grösseren Stock-Datensatz clustern.

1. Datensatz (tab-separiert) laden
2. Daten clustern

Warum k-Prototypes? Die Daten sind **gemischt** (numerisch + kategorial):

- k-Means → nur numerisch
- k-Modes → nur kategorial (Modus statt Mittel, Mismatch-Distanz)
- k-Prototypes = beides kombiniert, gewichtet über $\gamma$

$$ D(x, c) = \underbrace{\sum_{\text{num}} (x_j - c_j)^2}_{\text{numerisch (L2)}} + \gamma \underbrace{\sum_{\text{cat}} \delta(x_j, c_j)}_{\text{kategorial (Mismatches)}} $$

API-Kern (`kmodes`):

```python
from kmodes.kprototypes import KPrototypes
kp = KPrototypes(n_clusters=k, init="Cao", random_state=0, n_init=5)
labels = kp.fit_predict(X, categorical=[<indizes>])
kp.cost_                # Elbow-Analogon zur Inertia
kp.cluster_centroids_   # numerisch = Mittel, kategorial = Modus
```

Gerüst-Abschnitte in `uebung2_kprototypes_stocks.py` (mit TODO selbst füllen):

1. Daten laden & verstehen (dtypes → numerisch vs. kategorial, ID-Spalte raus?)
2. Features vorbereiten: $X$ bauen + `categorical_idx` setzen
3. $k$ finden: Elbow über `cost_`
4. finales Clustering fitten
5. Interpretation: Cluster je Feature beschreiben, semantisch deuten

---

## Zusatz — Elbow-Methode & Gütemasse (synthetisch)

Kein Skript-Auftrag, sondern ein Demo zur $k$-Wahl auf synthetischen Daten
(drei Gauss-Blobs). Vergleicht Inertia (Elbow), Silhouette und Davies-Bouldin.

Ablauf von `k_means2_elbow_measures.py` (4-Panel-Plot):

1. Daten generieren: je 100 Punkte um $(0,0)$, $(6,6)$, $(0,6)$ (Seed fix)
2. Für $k = 1 \dots 8$ K-Means fitten und Inertia, Silhouette, Davies-Bouldin sammeln
3. Bestes $k$ wählen (vereinfacht: max. Silhouette)
4. Finales Modell + Visualisierung (Rohdaten | Elbow | Silhouette | Ergebnis)

Verständnisfragen / Experimente:

- [ ] Warum zur $k$-Wahl Silhouette statt Inertia?
- [ ] Daten stärker überlappen lassen → wie verändern sich die Scores?
- [ ] Davies-Bouldin statt Silhouette als Kriterium (dann `argmin`!) → dasselbe $k$?
