Table of Contents
خوشه بندی یک تکنیک اساسی در یادگیری بدون نظارت است که داده های گروه بر اساس ویژگی های آنها اشاره می کند. درک اصول ریاضی پشت خوشه کمک می کند تا الگوریتم های موثر را طراحی و تفسیر نتایج آنها.
فاصله سنج در خوشه بندی
معیارهای فاصله، شباهت بین نقاط داده را اندازه گیری می کنند.معیارهای مشترک شامل فاصله Euclidean، فاصله منهتن و شباهت Cosine است.انتخاب متریک بر چگونگی شکل گیری خوشه ها و می تواند بر حساسیت الگوریتم به برون گرایان تاثیر بگذارد.
محاسبه ی Centroids
در این میان، [[مسلمان]]، [[رده:رده:]]، [[رده:رده:]]، [[رده:رده:]]، [[رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:رده:
[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱۰] [۳] [۱۰] [۳] [۱۰] [۳] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [[[[۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳]
اصول طراحی برای الگوریتم های خوشه ای
الگوریتم های خوشه ای موثر از اصول خاصی برای بهینه سازی گروه بندی پیروی می کنند، این شامل به حداقل رساندن تفاوت های درون-cLED و به حداکثر رساندن فاصله بین ستاره ها مانند K-Means آن است که به طور غریزی به روز رسانی درصد برای بهبود انسجام خوشه ای است.
ارزیابی عملکرد خوشه ای
متریک هایی مانند امتیاز سیلوت و شاخص داوس-بولین کیفیت خوشه را تعیین می کنند.آنها ارزیابی می کنند که چگونه نقاط داده خوب در خوشه های خود در مقایسه با دیگر خوشه ها، هدایت انتخاب پارامتر و تنظیم الگوریتم مناسب هستند.