ژیر
منو موبایل

ژیر

مقدمه‌ای بر مدل خوشه بندی فازی Fuzzy C-Means

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.

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