مدل ++K-means چیست؟

مدل ++K-means یکی از الگوریتم‌های خوشه‌بندی هوش مصنوعی است که برای بهبود کارایی و دقت الگوریتم K-means معرفی شده است. مدل ++K-means در مرحله‌ی اولیه‌ی خود، مراکز خوشه‌ها را به‌گونه‌ای انتخاب می‌کند که توزیع مناسبی از نقاط داده در سراسر فضای داده‌ها ایجاد شود. این انتخاب هوشمندانه‌ی مراکز اولیه به جلوگیری از مشکلاتی که در الگوریتم خوشه بندی K-means سنتی وجود دارد، مانند همگرایی به مینیمم‌های محلی و حساسیت به نقاط اولیه، کمک می‌کند.

الگوریتم خوشه بندی ++K-means ی به این صورت عمل می‌کند:

1. انتخاب مرکز اولیه: اولین مرکز به صورت تصادفی از مجموعه‌ی نقاط داده انتخاب می‌شود.
2. محاسبه‌ی فاصله‌ها: برای هر نقطه‌ی داده، فاصله‌ی آن تا نزدیک‌ترین مرکز خوشه موجود محاسبه می‌شود.
3. انتخاب مراکز بعدی: نقطه‌ی داده بعدی با احتمالی انتخاب می‌شود که متناسب با مجذور فاصله‌ی آن از نزدیک‌ترین مرکز خوشه است. به عبارت دیگر، نقاطی که دورتر هستند احتمال بیشتری برای انتخاب شدن به عنوان مرکز خوشه دارند.
4. تکرار مراحل: مراحل ۲ و ۳ تا زمانی که تعداد مراکز خوشه به تعداد مورد نظر (k) برسد، تکرار می‌شوند.
5. اجرای الگوریتم ++K-means : با استفاده از مراکز انتخاب شده، الگوریتم K-means استاندارد برای تخصیص نقاط داده به خوشه‌ها اجرا می‌شود.

این روش باعث می‌شود که مراکز خوشه‌ها به طور یکنواخت‌تری در فضای داده‌ها پراکنده شوند، که به نوبه خود موجب کاهش احتمال همگرایی به مینیمم‌های محلی می‌شود و دقت و کارایی الگوریتم را بهبود می‌بخشد.

یکی از مزایای کلیدی ++K-means ی این است که با انتخاب مراکز اولیه به صورت هوشمندانه، نیاز به اجرای مکرر الگوریتم با تنظیمات اولیه‌ی مختلف کاهش می‌یابد. این بهبود منجر به کاهش زمان محاسباتی و افزایش پایداری نتایج خوشه‌بندی می‌شود.

در کل،++K-means  یک روش ساده اما مؤثر برای بهبود عملکرد الگوریتم K-means است که به خصوص در مسائل بزرگ‌مقیاس و داده‌های پیچیده کاربرد فراوانی دارد.

با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟