الگوریتم خوشه بندی CLIQUE
الگوریتم خوشه بندی CLIQUE یکی از روشهای خوشهبندی مبتنی بر گرید است که برای تحلیل دادههای چند بعدی استفاده میشود. این الگوریتم به دلیل قابلیت مدیریت دادههای با ابعاد بالا و پیچیدگیهای زیاد مورد توجه قرار گرفته است.
الگوریتم مشابه به این اگوریتم، الگوریتم خوشه بندی STING هستش.
مراحل اصلی الگوریتم خوشه بندی CLIQUE:
تقسیم فضا: فضای داده به بخشهای کوچکتر (سلولها) تقسیم میشود. این تقسیمبندی بهطور منظم و مبتنی بر گرید انجام میشود.
شناسایی سلولهای چگال: سلولهایی که تعداد دادههای زیادی در آنها وجود دارد، شناسایی میشوند. این سلولها نشاندهنده مناطق با تراکم بالا در فضای داده هستند.
خوشهبندی: سلولهای چگال که به هم نزدیک هستند، به عنوان خوشههای اولیه شناخته میشوند. سپس این خوشهها میتوانند براساس معیارهای مشخصی ترکیب یا تفکیک شوند تا خوشههای نهایی تشکیل شوند.
- با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟
مزایای الگوریتم(Clustering In QUEst) CLIQUE:
- مقیاسپذیری: به خوبی با دادههای با ابعاد بالا سازگار است.
- خودکار بودن: نیاز به پارامترهای اولیه کم دارد و بهطور خودکار سلولهای چگال را شناسایی میکند.
- تفسیرپذیری: خوشهها براساس گریدها مشخص شده و تفسیر آسانی دارند.
معایب:
- حساسیت به اندازه گرید: نتایج ممکن است به اندازه سلولهای انتخابی حساس باشد.
- پیچیدگی محاسباتی: با افزایش ابعاد دادهها، پیچیدگی محاسباتی افزایش مییابد.
الگوریتم CLIQUE به ویژه در زمینههای بیوانفورماتیک، تحلیل بازار و تشخیص تقلب کاربرد دارد. این الگوریتم یک ابزار قوی برای تحلیل دادههای چند بعدی است که میتواند الگوهای پنهان و روابط بین دادهها را کشف کند.
در مورد مدل خوشه بندی EM چه میدانید؟
مدل رگرسیون Elastic Net
https://aparat.com/v/xguyz7chttps://aparat.com/v/xguyz7c مدل رگرسیون Elastic Net یا شبکه الاستیک یکی از روشهای پرکاربرد در یادگیری ماشین است که برای حل مشکلات …
معرفی مدل Lasso Regression
https://aparat.com/v/bquvzg4https://aparat.com/v/bquvzg4 مدل Lasso Regression یکی از تکنیکهای رگرسیون خطی است که به منظور حل مشکلات دادههای بزرگ و جلوگیری از …
مقدمهای بر رگرسیون Ridge
https://aparat.com/v/qhbw8wdhttps://aparat.com/v/qhbw8wd رگرسیون Ridge یکی از انواع مدلهای رگرسیون خطی است که به منظور بهبود عملکرد مدل و جلوگیری از بیشبرازش …