ژیر
منو موبایل

ژیر

معرفی روش خوشه‌ بندی Mean Shift Clustering

روش خوشه‌ بندی  Mean Shift Clustering  یکی از روش‌های پرکاربرد در حوزه تحلیل خوشه‌ای داده‌ها است که در بسیاری از برنامه‌های پردازش تصویر، تشخیص الگو، و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش مبتنی بر تغییر میانگین (Mean Shift) است که به عنوان یک فرآیند بهینه‌سازی برای جستجوی نقاط انتهایی یا روندهای محلی در فضای ویژگی‌ها عمل می‌کند.

 

عملکرد روش خوشه‌ بندی Mean Shift Clustering

در ابتدا، هر نقطه از داده‌ها به عنوان مرکز یک خوشه شناخته می‌شود. سپس به صورت متوالی، برای هر نقطه، میانگین جدیدی محاسبه می‌شود که نقاط داده‌هایی که در محدوده نزدیکی آن قرار دارند را به سمت خود جذب می‌کند. این فرآیند به تکرار ادامه می‌یابد تا همگرایی به یک نقطه (یا چند نقطه) خاص در فضای ویژگی‌ها رخ دهد که به عنوان مرکز خوشه‌ها شناخته می‌شود.

 

کاربردهای روش خوشه‌بندی میانگین-شیفت

روش خوشه‌بندی میانگین-شیفت (Mean Shift Clustering) یکی از روش‌های پرکاربرد در حوزه تحلیل خوشه‌ای داده‌ها است که در بسیاری از برنامه‌های پردازش تصویر، تشخیص الگو، و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش مبتنی بر تغییر میانگین (Mean Shift) است که به عنوان یک فرآیند بهینه‌سازی برای جستجوی نقاط انتهایی یا روندهای محلی در فضای ویژگی‌ها عمل می‌کند.

با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟

روش خوشه‌ بندی میانگین-شیفت به عنوان یک الگوریتم خوشه‌ بندی غیرپارامتریک، برای مواردی که اطلاعات دقیقی درباره تعداد و شکل خوشه‌ها در داده‌ها نداریم، بسیار مناسب است. این روش با انعطاف پذیری در تعیین تعداد خوشه‌ها و قدرت در شناسایی الگوهای مختلف، در تحقیقات علمی و کاربردهای صنعتی گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد و به عنوان یک ابزار مهم در تجزیه و تحلیل داده‌ها شناخته می‌شود.

این مقاله سعی داشت تا مفاهیم اساسی و عملکرد روش خوشه‌بندی میانگین-شیفت را به زبان فارسی توضیح دهد و کاربردهای این الگوریتم در زمینه‌های مختلف را مورد بررسی قرار دهد.

در مورد روش خوشه‌ بندی اپتیکس OPTICS چی میدونی؟

 

 

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