الگوریتم های خوشه بندی | word

دانلود مقاله الگوریتم های خوشه بندی

66 صفحه Word – قابل ویرایش + دارای منابع

فهرست

• مقدمه
• داده کاوی
• تاریخچه داده کاوی
• داده کاوی چیست ؟
• ویژگی های داده کاوی
• مزایای داده کاوی
• مراحل داده کاوی
• الگوریتم های داده کاوی
• ابزارهای داده کاوی
• قابلیت‌های ابزار‌های داده کاوی
• نرم افزارهای داده کاوی
• کاربردهای داده کاوی
• تاریخچه خوشه بندی
• تعریف خوشه بندی
• تحلیل خوشه بندی
• مراحل خوشه بندی
• فرایندهای خوشه بندی
• کاربردهای خوشه بندی
• مطالعه تکنیک های خوشه بندی
• خوشه بندی سلسله مراتبی
• خوشه بندی سلسله مراتبی تجمیعی
• پیوند خوشه بندی
• الگوریتم پیوند تک
• الگوریتم پیوند کامل
• الگوریتم پیوند میانگین گروهی
• الگوریتم پیوند میانگین وزن دار
• الگوریتم پیوند مرکزی
• الگوریتم پیوند میانی
• روش وارد
• پیشرفت اخیر
• الگوریتم BIRCH
• الگوریتم CURE
• الگوریتم ROCK
• الگوریتم CHAMELEON
• الگوریتم SLINK
• الگوریتم های پیوند تک مبتنی بردرختان پوشای مینیمم
• الگوریتم CLINK
• روش های دیگر خوشه بندی سلسله مراتبی
• نرم افزار MATLAB
• اجرای برنامه کاربردی باMatlab
• منابع و ماخذ

بخشی از متن

خوشه‌بندی در داده‌کاوی برای تحلیل و گروه‌بندی داده‌ها به کار می‌رود، به طوری که هر خوشه شامل اعضایی با ویژگی‌های مشابه است. این روش در زمینه‌های متعددی مانند تشخیص الگو، روان‌شناسی، اقتصاد، طبقه‌بندی ژنی و پردازش تصویر کاربرد دارد.

واژه “خوشه‌بندی” به گروهی از اشیای مشابه اشاره دارد و در رشته‌های علمی مختلف به کار می‌رود. خوشه بندی بسته به نظم و ترتیب مختلف، معنای فنی متفاوتی دارد. در اینجا، منظور ما از خوشه‌بندی، تحلیل داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی بدون سرپرستی است. از اصطلاحات تحلیل خوشه‌بندی، خوشه‌بندی داده‌ها و طبقه‌بندی بدون سرپرست استفاده می‌کنیم و آن را به‌طور مکرر خوشه‌بندی می‌نامیم، همان‌طور که بسیاری از پژوهشگران این کار را کرده‌اند.

تصویری از متن و منابع

مقاله مرتبط: داده کاوی و مفاهیم آن