مدل خوشه بندی EM
الگوریتم خوشه بندی EM یک روش قوی و تکراری برای خوشه‌بندی و برآورد پارامترها است که به ویژه زمانی مفید است که با مدل‌هایی مواجه هستیم که شامل متغیرهای پنهان (latent variables) هستند. این الگوریتم برای کشف ساختارهای پنهان در داده‌ها و بهبود تخمین‌های پارامترها به کار می‌رود.
مدل خوشه بندی GMM مدل شبیه این مدل هست.
مراحل الگوریتم خوشه بندی EM
۱. مرحله انتظارات (E-Step)
در این مرحله، مسئولیت (Probability) هر داده برای تعلق به هر خوشه محاسبه می‌شود. به عبارت دیگر، در این مرحله، الگوریتم برآورد می‌کند که هر داده به احتمال زیاد از کدام خوشه تولید شده است. این مسئولیت‌ها بر اساس پارامترهای فعلی مدل محاسبه می‌شوند.
۲. مرحله بهینه‌سازی (M-Step)
در این مرحله، پارامترهای مدل بر اساس مسئولیت‌های محاسبه‌شده در مرحله E-Step به‌روز می‌شوند. این پارامترها شامل میانگین‌ها، واریانس‌ها و ضریب‌های ترکیبی خوشه‌ها هستند. هدف این مرحله این است که پارامترهای مدل را به گونه‌ای به‌روز کنیم که مسئولیت‌ها به بهترین نحو ممکن توزیع شده باشند.
تکرار و همگرایی
مراحل E-Step و M-Step به طور متناوب تکرار می‌شوند تا زمانی که تغییرات پارامترها به حداقل برسد و الگوریتم به همگرایی برسد. در نهایت، مدل خوشه بندی Expectation-Maximization (EM) خوشه‌ها را به‌طور بهینه بر اساس داده‌های موجود و تخمین‌های به‌روز شده شناسایی می‌کند.
با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟
نتیجه‌گیری
مدل خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم EM به کشف ساختارهای پنهان در داده‌ها و بهینه‌سازی پارامترهای مدل کمک می‌کند. این الگوریتم با استفاده از متغیرهای پنهان به تحلیل و تقسیم‌بندی داده‌ها به خوشه‌های مختلف می‌پردازد و به محققان و تحلیلگران داده امکان می‌دهد تا الگوهای پنهان در داده‌های خود را شناسایی کنند.
در مورد الگوریتم خوشه بندی CLIQUE چه میدانید؟
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 …
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 …