دانلود جزوه خوشه بندی دانشگاه آزاد قزوین

تجزیه و تحلیل خوشه ای روشی برای گروه بندی داده ها یا مشاهدات با توجه به شباهت یا درجه نزدیکی آنها است. از طریق تجزیه و تحلیل خوشه ای، داده ها یا مشاهدات به دسته های همگن و متمایز از هم تقسیم می شوند.

در روش خوشه بندی هیچ دسته ای از قبل وجود ندارد و در واقع متغیرها به صورت مستقل و وابسته تقسیم نمی شوند. بلکه ما در اینجا به دنبال گروه هایی از داده ها هستیم که به هم شباهت دارند و با کشف این شباهت ها می توان رفتارها را بهتر شناسایی کرد و بر مبنای آنها طوری عمل کرد که نتیجه بهتری حاصل شود.

فهرست مطالب جزوه خوشه بندی :

• خوشه بندی
• کاربردهای خوشه بندی در آماده سازی داده ها
• نقاط قوت روش خوشه بندی
• نقاط ضعف روش خوشه بندی
• یک خوشه بندی خوب چیست؟
• مراحل تجزیه و تحلیل خوشه ای
• رویکردهای اصلی خوشه بندی
• روش افزاربندی
• انتخاب K عضو دلخواه اولیه
• به روز کردن میانگین داده ها
• به روز کردن میانگین خوشه ها
• الگوریتم K-means
• مثال
• روش K-mediods
• الگوریتم K-mediods
• PAM (Partitioning Around Mediods)
• CLARA
• حل یک مسئله با استفاده از الگوریتم PAM
• خوشه بندی سلسله مراتبی
• AGNES
• فاصله در خوشه بندی سلسله مراتبی
• مقایسه خوشه بندی سلسله مراتبی و غیرسلسله مراتبی
• تعیین K – تعداد خوشه ها
• ارزیابی کیفیت خوشه بندی
• شاخص دیویس – بولدین
• شاخص دان