ژیر
منو موبایل
ارتباط با ما 09144425870

ژیر

ژیر
تماس با ما
صفحه اصلیآموزش علم دادهدرک الگوریتم کلاسترینگ K-Medoids برای خوشه‌بندی موثر

درک الگوریتم کلاسترینگ K-Medoids برای خوشه‌بندی موثر

الگوریتم کلاسترینگ K-Medoids در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان یک روش قدرتمند برای تحلیل خوشه‌ بندی شناخته می‌شود. برخلاف الگوریتم K-Means که از مراکز خوشه به عنوان مرکزهای خوشه استفاده می‌کند، K-Medoids از نقاط داده واقعی به عنوان نماینده‌های خوشه‌ها استفاده می‌کند، که این ویژگی باعث افزایش قدرت الگوریتم در مقابل داده‌های پرت و نویزی می‌شود.

اجزای کلیدی الگوریتم K-Medoids

الگوریتم خوشه بندی K-Medoids با انتخاب تصادفی نقطه داده به عنوان مدویدهای اولیه شروع می‌شود. این مرکز به عنوان نقاط کلیدی محسوب می‌شوند که خوشه‌ ها را تعریف می‌کنند و به طور تکراری به‌روزرسانی می‌شوند تا کمینه‌سازی تابع هزینه تعریف‌شده را که معمولاً بر اساس عدم شباهت (به عنوان مثال، فاصله اقلیدسی) بین مراکز و دیگر نقاط محاسبه می‌شود.

مراحل اجرای الگوریتم K-Medoids

  1. انتخاب مراکز اولیه: انتخاب تصادفی k نقطه به عنوان مرکز اولیه.
  2. تخصیص نقاط به نزدیک‌ترین مرکزها: محاسبه فاصله هر نقطه از مراکز و تخصیص آنها به نزدیک‌ترین مرکز.
  3. به‌روزرسانی مرکز: محاسبه هزینه کنونی  تمام نقاط هر خوشه و تعویض مراکز با نقطه‌ای که کمترین هزینه را دارد.
  4. تکرار مراحل ۲ و ۳: تا زمانی که تغییرات در مراکز کمتر از یک حد معین شود.

الگوریتم K-Medoids به دلیل پایداری و قابلیت مقابله با داده‌های پرت، یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های خوشه‌بندی در مواردی مانند پردازش تصاویر، مدیریت مخزن داده، و تحلیل رفتار مشتریان محسوب می‌شود.

با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟

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://www.youtube.com/watch?v=XHOmBV4js_Ehttps://www.youtube.com/watch?v=XHOmBV4js_E  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