روش خوشه بندی اپتیکس OPTICS
خوشه بندی OPTICS یا Ordering Points To Identify the Clustering Structure یک الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر چگالی است که با هدف شناسایی ساختار خوشهها در مجموعهدادههایی با چگالیهای متغیر طراحی شده است. این الگوریتم در مقایسه با DBSCAN انعطاف پذیری بیشتری دارد و به دلیل استفاده از نمایهگذاری (ordering) بر اساس فاصلههای دسترسی (reachability distances)، امکان استخراج خوشهها در سطوح مختلف چگالی را فراهم میکند.
تفاوت با DBSCAN:
- DBSCAN: از یک پارامتر ثابت برای فاصله (eps) برای تشکیل خوشهها استفاده میکند و به شدت به فاصله بین نقاط وابسته است.
- OPTICS: از یک پارامتر حداکثر فاصله (max_eps) استفاده میکند که به کمک آن میتوان خوشهها را در سطوح مختلف چگالی استخراج کرد.
مزایا:
یکی از مزایای بزرگ روش خوشه بندی اپتیکس Ordering Points To Identify the Clustering Structure، توانایی مدیریت بر خوشههای با اشکال و اندازههای مختلف است. مدل خوشه بندی اپتیکس قادر به تشخیص خوشههایی با چگالیهای متفاوت در یک دادهی ورودی است، بدون نیاز به تعیین تعداد دقیق خوشهها میباشد. علاوه بر این، قابلیت شناسایی نقاط پرت و توزیع نامنظم در دادهها از دیگر مزایای آن است که امکان اعمال آن در مواردی مانند شبکههای اجتماعی و تحلیل تصاویر پزشکی را بهبود میبخشد.
معایب روش کلاسترینگ OPTICS:
از جمله معایب روش OPTICS میتوان به وابستگی به پارامترهای حساس مانند شعاع خوشهها اشاره کرد. انتخاب نادرست این پارامترها میتواند به تشخیص نادرست خوشهها منجر شود، که این موضوع ممکن است به کاهش دقت خوشهبندی منجر شود.
مقایسه با DBSCAN:
مدل DBSCAN یکی دیگر از روشهای خوشهبندی معروف است که بر پایهی چگالی دادهها عمل میکند. بر خلاف روش خوشهبندی اپتیکس که به چگالی نقاط نزدیک به هم توجه میکند، DBSCAN توانایی شناسایی خوشههای با شکلها و اندازههای متفاوت را ندارد. همچنین، DBSCAN به مشکل پارامتری بودن در تعیین پارامترهای مانند حداقل تعداد نقاط در یک خوشه و شعاع اثرگذار است که در شرایط مختلف ممکن است به نتایج نادرست منجر شود.
مراحل الگوریتم OPTICS:
- ورودیها: مجموعهداده X از نقاط.
- MinPts: حداقل تعداد نقاط در هر نزدیکی برای تعریف نقطه مرکزی.
- ε (epsilon): حداکثر فاصله بین نقاط برای تعریف همسایگی.
- Max_eps: حداکثر فاصله دسترسی برای تشکیل خوشهها.
محاسبه فواصل:
- محاسبه فواصل بین هر دو نقطه در مجموعهداده.
محاسبه فاصله مرکزی:
- برای هر نقطه، محاسبه فاصله تا نزدیکترین همسایههایش بر اساس تعداد MinPts.
محاسبه فاصله دسترسی:
- برای هر نقطه، محاسبه فاصله دسترسی به همه همسایگانش.
- فاصله دسترسی به یک همسایه تعیین میکند که چقدر آسان است که از یک نقطه به آن همسایه برسیم.
ساخت نمودار فاصله دسترسی:
- مرتبسازی نقاط بر اساس فاصله دسترسی برای ایجاد نمودار فاصله دسترسی.
- این نمودار ساختار چگالی خوشهها را نمایش میدهد.
استخراج خوشهها:
- اسکن نمودار فاصله دسترسی برای شناسایی خوشهها بر اساس Max_eps.
- خوشهها بر اساس اجزای متصل در نمودار فاصله دسترسی استخراج میشوند.
مدیریت نویز:
- نقاطی که فاصله دسترسی آنها از Max_eps بیشتر است و به هیچ خوشهای متصل نیستند، به عنوان نویز در نظر گرفته میشوند.
خروجی:
- هر نقطه به یک خوشه تعلق میگیرد یا به عنوان نویز تصنیف میشود.
خلاصه:
- OPTICS نقاط را بر اساس فاصله دسترسی به یکدیگر مرتب میکند و ساختار خوشههای مختلف چگالی را به طور مؤثری استخراج میکند.
- این الگوریتم امکان استخراج خوشهها در سطوح مختلف چگالی را با تنظیم Max_eps فراهم میکند.
- OPTICS به ویژه برای دادههایی با چگالیهای متغیر و خوشههای با شکلهای نامنظم مناسب است.
با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟
در مورد روش معرفی روش خوشه بندی Mean Shift Clustering چی میدونی؟
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 …
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 …
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 …