مدل خوشه بندی فازی (Fuzzy C-Means) یک الگوریتم خوشهبندی است که برای تقسیم دادهها به چندین خوشه استفاده میشود. این مدل در مقایسه با الگوریتم k-means، انعطافپذیری بیشتری دارد زیرا هر داده میتواند به طور همزمان به چندین خوشه تعلق داشته باشد، اما با درجات مختلف عضویت.
مراحل کار الگوریتم خوشه بندی فازی c مینز
ابتدا پارامترهای اولیه تعیین میشوند:
تعداد خوشهها (C)
مقادیر اولیه برای مراکز خوشهها
ماتریس عضویت (U) که نشاندهنده درجه عضویت هر داده در هر خوشه است.
پارامتر m (عموماً بین ۱.۵ تا ۳)، که میزان فازی بودن عضویتها را تعیین میکند.
محاسبه مراکز خوشهها:
مراکز خوشهها با استفاده از مقادیر عضویت محاسبه میشوند.
بهروزرسانی ماتریس عضویت:
برای هر داده، درجه عضویت در هر خوشه محاسبه میشود.
تکرار مراحل: مراحل ۲ و ۳ تا زمانی که تغییرات در مقادیر ماتریس عضویت کمتر از یک آستانه مشخص شود، تکرار میشوند.
مزایا و معایب خوشه بندی فازی
مزایا:
انعطافپذیری در عضویت دادهها به خوشهها.
توانایی مدیریت دادههای با ویژگیهای مشترک.
معایب:
حساسیت به مقدار اولیه پارامترها.
نیاز به محاسبات بیشتر نسبت به k-means.
امکان گیر افتادن در بهینه محلی.
مدل فازی c مینز با انعطافپذیری بیشتر در مقایسه با الگوریتمهای سخت خوشهبندی مانند k-means، برای کاربردهای متنوعی مانند تصویربرداری پزشکی، تحلیل دادههای مشتری و … استفاده میشود.
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 …
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 …