ارتباط با ما
با ما تماس بگیرید
0086-21-58386256
0086-21-58386256
در ابتدا لازم است به تعریف خوشه بندی بپردازیم و کاربرد های خوشه بندی در داده کاوی را در این پست به معرفی و بررسی انواع خوشه بندی در داده کاوی خواهیم پرداخت.
تعیین تعداد بهینه خوشه ها در پروژه های داده کاوی همواره یکی از چالش‌های اصلی پیاده سازی الگوریتم های خوشه بندی مبتنی بر تقسیم یا به عبارتی Partitioning Clustering مانند k-means است که در آنها کاربر باید تعداد خوشه ها، که معمولا با ...
داده کاوی به معنی پیدا کردن الگو حاکم بین عناصر در داخل مجموعه داده‌های بزرگ می باشد. ... تمرکز بر روی مجموعه داده‌های عظیم و پر حجم; خوشه بندی داده ها بر اساس یافته‌ها و حقایق بصری نا آشنا ...
روش های خوشه بندی و بهره وری آنها در عملیات داده کاوی توسعه زیادی یافته اند. نیاز مدیران به داده های دسته بندی شده و بهره وری روش های خوشه بندی در امر مدیریت و تصمیم گیری، به گسترش روش های داده کاوی ضرورت بخشیده است.
مفهوم خوشهبندی در یادگیری ماشین و الگوریتم های آن. دسته بندی یک مجموعه کوچک با ویژگی های محدود کار آسانی است. حال فرض کنید که بخواهید یک مجموعه با هزاران داده با بسیاری از ویژگی های متفاوت را دسته بندی کنید.
خوشه بندی k-means : الگوریتم k-means یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های خوشه بندی است که در داده‌کاوی بخصوص در حوزه ی یادگیری نظارت نشده به کار می‌رود. معمولا در حالت چند متغیره، باید ...
دانلود و دریافت مقاله مقایسه الگوریتم‌های خوشهبندی سلسله مراتبی در طبقه‌بندی داده‌های لرزه‌ای بازتابی ... خوشهبندی به معنی یافتن نمونه‌های مشابه و قرار دادن آنها در یک خوشه متمایز است.
ماشین بردار پشتیبان یکی از الگوریتم‌های نظارت‌شده یادگیری ماشین است. بسیاری از افراد در ابتدا هنگامی که نام این الگوریتم را می‌شنوند تصور می‌کنند با یک الگوریتم بسیار پیچیده مواجه هستند که درک آن دشوار است. این در ...
خوشهبندی در داده کاوی. همانطور که می‌دانید از داده‌کاوی برای کاوش در اطلاعات و کشف دانش استفاده میشود. برای اینکار الگوریتم‌های متعددی وجود دارد که هر یک برای هدف خاصی کاربرد دارند.
ریسک و بازده سهام همواره از مهمترین عوامل در اتخاذ تصمیمات مالی سرمایهگذاران بوده است. از این رو پیشبینی آنها برای سرمایهگذاران و سایر فعالان بازار سرمایه حائز اهمیت بسیار است. هدف پژوهش حاضر به کارگیری تکنیکهای ...
الگوریتم‌های خوشهبندی از طریق گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت یا الگوهای مشابه، داده‌ها را به خوشه‌های مجزا تقسیم می‌کنند.
برخلاف طبقه‌بندی در خوشهبندی هیچ ناظری وجود ندارد و برچسب‌های هیچ یک از نمونه‌ها برای الگوریتم مشخص نیست (داده‌های آموزشی وجود ندارد) به عنوان یک تکنیک وب‌کاوی، خوشهبندی داده‌ها ...
در حالی که رگرسیون و الگوریتم های طبقه بندی، هر دو زیرمجموعه یادگیری نظارت شده هستند، با یکدیگر تفاوت‌هایی نیز دارند که در فهرست زیر ملاحظه می‌کنید: ... (Outlier Analysis) در داده کاوی (رایگان) در ...
به‌طور مشابه، در داده کاوی نیز به دنبال پیدا ... داده‌های درون خوشه‌ها به هم شباهت بیشتری دارند و از داده‌های سایر خوشه‌ها بسیار متفاوت هستند. الگوریتم‌های خوشهبندی داده کاوی، داده‌ها ...
الگوریتم‌های طبقه‌بندی - الگوریتم‌های خوشهبندی - الگوریتم‌های پیشبینی - الگوریتم‌های کاهش بعد در دنیای امروزی پر از داده، داده کاوی یکی از مفاهیم کلیدی و حیاتی در علم اطلاعات است.
یکی از روش‌های معمول برای خوشهبندی داده‌ها، الگوریتم «k-میانگین» (k-means) است. در این الگوریتم به کمک تکرار مراحل الگوریتم، داده‌ها و مشاهدات به دسته یا گروه‌هایی مجزا، تفکیک یا افراز می ...
یکی از دروسِ دوره‌ی آشنایی با داده‌کاوی، درسِ آشنایی با خوشهبندی بود. همانطور که در آن‌جا مشاهده کردید، تفاوت خوشهبندی و طبقه‌بندی در این است که داده‌های مورد نیاز برای فرآیند داده‌کاوی و یادگیری‌ماشین، در ...
در این مطلب، الگوریتم خوشه بندی K-Means به طور کامل و به زبان ساده آموزش داده شده است. همچنین، نحوه پیاده‌سازی خوشه بندی K-Means در «زبان برنامه‌نویسی پایتون» (Python Programming Language) با بهره‌گیری از کتابخانه Scikit-Learn و مثالی برای ...
الگوریتم‌های رگرسیون (Regression algorithms) الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression): رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و پراستفاده‌ترین مدل‌های رگرسیون است. این الگوریتم به دنبال رابطه خطی بین متغیرهای مستقل و وابسته در داده‌ها می‌گردد ...
در این پست قصد داریم به شما ۱۰ الگوریتم موثر داده کاوی را معرفی کنیم. امیدارم این پست سکوی پرشی بر یادگیری داده کاوی باشد و در صورت مفید بودن مقاله آن را با دوستان خود در شبکه های اجتماعی به ...
در فرآیند خوشهبندی، ابتدا الگوریتم‌های خوشهبندی اعمال می‌شوند و بر اساس ویژگی‌های مشترک بین داده‌ها، این الگوریتم‌ها به داده‌ها امتیاز می‌دهند و آنها را در گروه‌های مشابه قرار می ...
تحلیل خوشهبندی، یک تحلیل اکتشافی محسوب میشود. به وسیله این روش، امکان کشف ساختار داده‌ها بوجود می‌آید. به این ترتیب داده‌های متجانس و یک شکل مشخص شده و در یک دسته قرار می‌گیرند. از طرفی بین دسته‌ها، کمترین شباهت ...
الگوریتم، روشی که برای جستجوی الگو در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد را تعیین می‌کند و در واقع مانند یک روال ریاضی برای حل یک مساله خاص است. الگوریتم‌های گوناگونی برای «تحلیل داده» (Data Analysis) موجود هستند و لذا ...
به همین دلیل در شاخص‌های معرفی شده در نوشتار روش‌های ارزیابی نتایج خوشهبندی (معیارهای درونی) از نسبتی‌هایی استفاده میشود که در صورت فاصله بین خوشه‌ها و در مخرج فاصله درون خوشه وجود دارد.
نحوه کار الگوریتم K-Means. نحوه کار الگوریتم K-Means در مراحل زیر توضیح داده شده است: مرحله 1: برای تصمیم گیری در مورد تعداد خوشه ها ، تعداد K را انتخاب میشود. مرحله 2: K تا از نقاط را به صورت تصادفی یا با محاسبه انتخاب میشود.
طبقه بندی در داده کاوی. طبقه بندی در داده کاوی Classification : یکی از دانش هایی که در عصر حاضر بسیار مورد استقبال قرار گرفته داده کاوی است. به طور کلی به معنای کاوش در داده ها است که به اشکال مختلف برای به دست آوردن الگوها و ...
در ادامه با انواع الگوریتم های داده کاوی آشنا خواهید شد. الگوریتم داده کاوی به یک سری روش‌های اکتشافی و محاسباتی گفته میشود که هدف آنها ایجاد یک مدل از داده های مورد نظر است.
الگوریتم‌های خوشهبندی داده کاوی، داده‌ها را به طور خودکار بر اساس میزان شباهت‌شان به یکدیگر در یک دسته قرار می‌دهند.
الگوریتم K-means یا همان خوشه بندی K میانگین (K-means Clustering)، یکی از ساده‌ترین و رایج‌ترین الگوریتم‌های نوع بدون نظارت یا همان نظارت نشده و خوشه بندی در یادگیری ماشین به حساب می‌آید. الگوریتم خوشه بندی K-means برای پیدا کردن ...
در این مطلب، توضیح ساده‌ای از ۱۰ مورد کاربردی از انواع الگوریتم های خوشه بندی ارائه می‌دهیم و با نحوه پیاده‌سازی آنها آشنا می‌شویم.
«k-نزدیک‌ترین همسایگی» (k-Nearest Neighbors) یک روش ناپارامتری است که در داده‌کاوی، یادگیری ماشین و تشخیص الگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. بر اساس آمارهای ارائه شده در وب‌سایت kdnuggets الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایگی یکی از ده ...
در حوزه «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، تکنیک و روش «دسته بند بیز ساده» (Naive Bayes Classifiers) با بکارگیری قضیه بیز و فرض استقلال بین متغیرها، به عنوان عضوی از خانواده «دسته‌بندهای برمبنای احتمال» (Probabilistic Classifiers) قرار می‌گیرد ...
در داده‌کاوی و آمار، «خوشهبندی سلسله مراتبی» (Hierarchical Clustering) به روشی گفته میشود که عمل دسته‌بندی و گروه‌بندی مشاهدات و داده‌ها را به صورت سلسله مراتبی انجام می‌دهد. نکته‌ای که این روش را نسبت به روش‌های دیگر خوشه ...
نقطه تحول الگوریتم های داده کاوی نیستند، بلکه ایده استخراج دانش به طور خودکار از پایگاه های بزرگ داده است. ... ، خوشه بندی (Clustering) و کاوش قوانین انجمنی (Association rules) است. ... سپس این اطلاعات می ...
آگاهی از الگوریتم‌های خوشهبندی و آشنایی با نحوه اجرای آنها کمک می‌کند تا مناسب‌ترین روش را برای خوشهبندی داده‌های خود به کار ببرید. «تحلیل خوشهبندی» (Cluster Analysis) نیز مانند «تحلیل طبقه ...
آموزش داده کاوی Data Mining در متلب MATLAB; ... و به معنی خوشهبندی فضایی مبتنی‌بر چگالی برای کاربردهایی است که با داده ... الگوریتم‌های خوشهبندی برای به‌دست آوردن اطلاعات، به داده‌های ورودی مدل ...
