ژیر
منو موبایل
ارتباط با ما 09144425870

ژیر

ژیر
تماس با ما
صفحه اصلیآموزش علم دادهمدل خوشه‌ بندی CLARA (Clustering LARge Applications)

مدل خوشه‌ بندی CLARA (Clustering LARge Applications)

مدل خوشه‌بندی CLARA  یکی از روش‌های محبوب در علم داده و هوش مصنوعی است که برای خوشه‌بندی داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. این مدل بر اساس الگوریتم k-medoids (یا PAM: Partitioning Around Medoids) توسعه یافته است و هدف آن کاهش پیچیدگی محاسباتی و افزایش کارایی در خوشه‌بندی مجموعه داده‌های بزرگ است.

مراحل اجرای مدل خوشه‌ بندی CLARA

  • نمونه‌گیری تصادفی:

ابتدا CLARA چند نمونه تصادفی از داده‌ها انتخاب می‌کند. اندازه هر نمونه به‌مراتب کوچکتر از مجموعه داده‌های اصلی است. تعداد نمونه‌ها و اندازه هر نمونه توسط کاربر تعیین می‌شود.

  • خوشه‌بندی نمونه‌ها:

  • برای هر نمونه، الگوریتم k-medoids اعمال می‌شود تا مراکز و خوشه‌های بهینه پیدا شوند. این مرحله شامل محاسبه فاصله‌ها و به‌روزرسانی مراکز در داخل هر نمونه است.

  • ارزیابی:

  • مراکزحاصل از هر نمونه روی کل مجموعه داده‌ها ارزیابی می‌شوند. این ارزیابی شامل تخصیص تمامی نقاط به نزدیک‌ترین مدوید‌ها و محاسبه تابع هزینه است.

  • انتخاب بهترین مدویدها:

  • مراکزی که بهترین نتیجه را در ارزیابی کل داده‌ها داشته باشند، انتخاب می‌شوند.

  • خوشه‌ بندی نهایی:

  • با استفاده از بهترین سنتروید، تمامی نقاط داده به خوشه‌ها تخصیص داده می‌شوند و نتیجه نهایی کلاسترینگ بدست می‌آید.

مزایا و معایب مدل کلاسترینگ CLARA

مزایا:

  • کارایی بالا:

با نمونه‌گیری و کار روی نمونه‌های کوچکتر، بار محاسباتی کاهش می‌یابد.

  • مقیاس‌پذیری:

برای مجموعه داده‌های بزرگ مناسب است.

  • نمایندگی بهتر:

با ارزیابی چندین نمونه، مدویدهایی که نماینده بهتری برای داده‌ها هستند، انتخاب می‌شوند.

معایب:

  • وابستگی به کیفیت نمونه‌ها:

  • موفقیت الگوریتم به کیفیت نمونه‌های انتخاب شده بستگی دارد.

  • تنوع نتایج:

نتایج ممکن است با هر اجرا کمی متفاوت باشند، زیرا نمونه‌گیری به‌صورت تصادفی انجام می‌شود.

کاربردها

مدل CLARA در زمینه‌های مختلفی از جمله تحلیل بازاریابی، تشخیص الگوها، بخش‌بندی مشتریان و داده‌کاوی استفاده می‌شود. این روش به دلیل کارایی بالا و قابلیت پردازش داده‌های بزرگ، در بین محققان و متخصصان داده بسیار محبوب است.

نتیجه‌گیری

مدل خوشه‌ بندی CLARA با کاهش پیچیدگی محاسباتی و افزایش کارایی، راه‌حلی موثر برای خوشه‌بندی داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد. این روش با نمونه‌گیری هوشمندانه و استفاده از الگوریتم k-medoids، امکان خوشه‌بندی دقیق و کارآمد را فراهم می‌کند و به محققان و تحلیل‌گران داده این امکان را می‌دهد تا با داده‌های بزرگ به‌راحتی کار کنند.

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://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