ژیر
منو موبایل
ارتباط با ما 09144425870

ژیر

ژیر
تماس با ما
صفحه اصلیآموزش علم دادهالگوریتم خوشه بندی CLIQUE

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؟

 
مطالب مرتبط
متریک دقت (Accuracy) در یادگیری ماشین

متریک دقت (Accuracy) در یادگیری ماشین

متریک دقت (Accuracy) در مدل های کلاسیفیکیشن یادگیری ماشین https://aparat.com/v/skn3np0https://aparat.com/v/skn3np0 متریک دقت (Accuracy) یکی از پرکاربردترین معیارها برای ارزیابی عملکرد …

2 دقیقه مطالعه مشاهده
مدل رگرسیون XGBoost: یک روش قدرتمند برای پیش‌بینی

مدل رگرسیون XGBoost: یک روش قدرتمند برای پیش‌بینی

https://aparat.com/v/mwgmxvphttps://aparat.com/v/mwgmxvp مدل رگرسیون XGBoost یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در مسائل مختلف پیش‌بینی و تحلیل …

2 دقیقه مطالعه مشاهده
رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest Regression)

رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest Regression)

https://aparat.com/v/aryt0zphttps://aparat.com/v/aryt0zp  رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest Regression) یکی از الگوریتم‌های محبوب و کارآمد یادگیری ماشین است که برای پیش‌بینی متغیرهای …

2 دقیقه مطالعه مشاهده

دیدگاهتان را بنویسید