خوشه بندی داده ها

خوشه بندی یا Clustering یکی از شاخه های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised) می باشد و فرآیند خود کاری است که در طی آن، نمونه ها به دسته هایی که اعضای آن مشابه یکدیگر می با­شند تقسیم می شوند که به این دسته ها خوشه (Cluster) گفته می­ شود. بنابراین خوشه مجموعه ای از اشیاء می باشد که در آن اشیاء با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشه های دیگر غیر مشابه می باشند. برای مشابه بودن می توان معیارهای مختلفی را در نظر گرفت مثلا می توان معیار فاصله را برای خوشه بندی مورد استفاده قرار داد و اشیائی را که به یکدیگر نزدیکتر هستند را بعنوان یک خوشه در نظر گرفت که به این نوع خوشه بندی، خوشه بندی مبتنی بر فاصله نیز گفته می شود. بعنوان مثال در شکل ۱ نمونه های ورودی در سمت چپ به چهار خوشه مشابه شکل سمت راست تقسیم می شوند. در این مثال هر یک از نمونه های ورودی به یکی از خوشه ها تعلق دارد و نمونه ای وجود ندارد که متعلق به بیش از یک خوشه باشد.clustering 1 - خوشه بندی داده ها

بعنوان یک مثال دیگر شکل ۲ را در نظر بگیرید در این شکل هر یک از دایره های کوچک یک وسیله نقلیه (شیء) را نشان می دهد که با ویژگی های وزن و حداکثر سرعت مشخص شده اند. هر یک از بیضی ها یک خوشه می باشد و عبارت کنار هر بیضی برچسب آن خوشه را نشان می دهد. کل دستگاه مختصات که نمونه ها در آن نشان داده شده اند را فضای ویژگی می گویند.

clustering 2 - خوشه بندی داده ها

همانطور که در شکل می بینید وسایل نقلیه به سه خوشه تقسیم شده اند. برای هر یک از این خوشه ها می توان یک نماینده در نظر گرفت مثلا می توان میانگین وسایل نقلیه باری را محاسبه کرد و بعنوان نماینده خوشه وسایل نقلیه باری معرفی نمود. در واقع الگوریتمهای خوشه بندی اغلب بدین گونه اند که یک سری نماینده اولیه برای نمونه های ورودی در نظر گرفته می شود و سپس از روی میزان تشابه نمونه ها با این نماینده های مشخص می شود که نمونه به کدام خوشه تعلق دارد و بعد از این مرحله نماینده های جدید برای هر خوشه محاسبه می شود و دوباره نمونه ها با این نماینده ها مقایسه می شوند تا مشخص شود که به کدام خوشه تعلق دارند و این کار آنقدر تکرار می شود تا زمانیکه نماینده های خوشه ها تغییری نکنند.

خوشه بندی با طبقه بندی (Classification) متفاوت است. در طبقه بندی نمونه های ورودی برچسب گذاری شده اند ولی در خوشه بندی نمونه های ورودی دارای بر چسب اولیه نمی باشند و در واقع با استفاده از روشهای خوشه بندی است که داده های مشابه مشخص و بطور ضمنی برچسب گذاری می شوند. در واقع می توان قبل از عملیات طبقه بندی داده ها یک خوشه بندی روی نمونه ها انجام داد و سپس مراکز خوشه های حاصل را محاسبه کرد و یک بر چسب به مراکز خوشه ها نسبت داد و سپس عملیات طبقه بندی را برای نمونه های ورودی جدید انجام داد.

17a408a89ac284e4fc1eee3787fd81bb?s=80&d=mm&r=g - خوشه بندی داده ها

پوریا بغدادی

مباحث هوش تجاری را در دانشگاه تهران زیر نظر اساتید خبره آموختم، تحت تاثیر تحول دیجیتال هستم و عاشق آموزش دادن. تمام وجودم را در کلاس صرف یاددادن می کنم. مشاوره و انجام پروژه را نیز در کنار آموزش بصورت جدی پی میگیرم.
17a408a89ac284e4fc1eee3787fd81bb?s=80&d=mm&r=g - خوشه بندی داده ها

دیدگاه بگذارید

avatar
  عضویت  
به دوستتان خبر دهید.