درس قبلی - طبقه‌بندی (Classification) چیست؟. فرض کنید، شما یک فروشگاه بزرگِ موادغذایی دارید و مشتریانِ این فروشگاه که بالغ بر ۱۰۰ هزار نفر هستند ویژگی‌های مختلفی دارند. اجازه دهید، سه ویژگیِ زیر را ...

فیلم جلسه اول. دوره آموزش داده کاوی با زبان برنامه نویسی R. 10 جلسه 40 ساعت. پنج شنبه از ساعت 14:00 الی 18:00. پنج شنبه ۸ شهریور ۱۴۰۳. 4,038,000 تومان. مهندس ساره هرمزان. آنلاین. در حال ثبت نام.

خوشه بندی k-means یکی از روشهای خوشه بندی بر اساس فاصله می باشد. این روش در آنالیز داده در داده کاوی هم استفاده می شود. در این الگوریتم هدف هدف تقسیم n نمونه به k کلاستر یا خوشه می باشد. که هر نمونه مربوط به یک خوشه خواهد بود ...

رویکرد: داده‌کاوی بیشتر بر تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های خاص مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون متمرکز است. این تمرکز بر روی تکنیک‌های خاص باعث می‌شود داده‌کاوی تا حدودی محدود به ...

در ادامه آموزش متن کاوی با زبان R، سرفصل‌هایی مانند آشنایی با دیتاست‌ها، کار با انواع داده‌های متنی، فرآیندهای پردازشی اولیه، ماتریس سند - واژه، تحلیل داده‌های متنی، خوشه‌بندی داده‌های ...

عباسی چالشتری، علی و کیومرثی، فرشاد و گرامی، مرضیه،1396،متن کاوی توسط تکنیک خوشه بندی K میانگین بهینه شده، با استفاده از ابرداه ها به منظور بدست آوردن اطلاعات بیشتر،دوازدهمین سمپوزیوم پیشرفت ...

داده کاوی (Data Mining) به زبان ساده یک روش حل مسئله است که با تحلیل حجم زیادی از داده ها، الگوهای تکرارشونده ای را از آن‌ها استخراج می‌کند. سپس با پیداکردن ارتباطات بین اتفاقات مختلف و این الگوها ...

در الگوریتمِ KMeans بایستی تعدادی نقطه در فضا ایجاد کنیم. تعداد این نقاط باید به تعداد خوشه‌هایی که می‌خواهیم در نهایت به آن برسیم، باشد (مثلاً فرض کنید می‌خواهیم داده‌ها را به ۲ خوشه تقسیم ...

موارد استفاده و مثال های داده کاوی. داده کاوی (Data Mining) چیست؟. داده کاوی فرآیندی برای استخراج و کشف الگو ها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی مشترک با یادگیری ماشین، آمار و سیستم های ...

امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب می‌شود. داده کاوی به ما کمک می‌کند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.

در این روش خوشه بندی در داده کاوی، تراکم داده‌ها به عنوان معیار اصلی خوشه‌بندی در نظر گرفته می‌شود. به بیانی دیگر، داده‌ها با تراکم بالا شناسایی شده و در یک خوشه قرار می‌گیرند. یکی از مزیت ...

روش های خوشه بندی و بهره وری آنها در عملیات داده کاوی توسعه زیادی یافته اند. نیاز مدیران به داده های دسته بندی شده و بهره وری روش های خوشه بندی در امر مدیریت و تصمیم گیری، به گسترش روش های داده کاوی ضرورت بخشیده است.

اما در این درس، می‌خواهیم تکه‌های این پازل را با همدیگر یاد گرفته و با به هم چسبداندنِ تکه‌های این پازل، بتوانیم الگوریتمِ خوشه‌بندیِ Gaussian Mixture Model یا همان GMM را درک کنیم. این الگوریتم خودْ ...

درس داده کاوی-خوشه بندی (روش فازی و سلسله مراتبی) دانشگاه قم-بهار 97-جلسه سیزدهم- اسلایدهای درس ازطریق آدرس زیر قابل دریافت می باشند: dml.qom.ac.ir/منابع-درس-داده-کاوی ............ آدرس کانال تلگرام: https://t.me ...

یکی از دروسِ دوره‌ی آشنایی با داده‌کاوی، درسِ آشنایی با خوشه‌بندی بود. همان‌طور که در آن‌جا مشاهده کردید، تفاوت خوشه‌بندی و طبقه‌بندی در این است که داده‌های مورد نیاز برای فرآیند داده‌کاوی و یادگیری‌ماشین، در ...

بسیاری از مسائل داده کاوی را می توان به صورت یک مسأله خوشه بندی یا Clustering بیان نمود، که در آن یک عامل هوشمند یا نیمه-هوشمند باید بتواند بدون در دست داشتن هیچ اطلاعات زمینه ای، طبقه بندی منطقی از ...

به همین دلیل به خوشه‌بندی گاهی اوقات طبقه بندی بدون سرپرست نیز می‌گویند. در داده‌کاوی هنگامی که از اصطلاح طبقه بندی استفاده می‌شود منظور همان طبقه بندی بصورت با سرپرست می‌باشد و همچنین ...

در این بخش در یک مقاله کوتاه و مختصر به و معرفی و کاربرد های دسته بندی و خوشه بندی در داده کاوی می پردازیم. دسته بندی عمل نگاشت یک آیتم داد های به یكی از چند دسته از پیش تعریف شده است که این عمل یک فرآیند دو مرحل های است.

خوشه بندی در داده کاوی از بین داده‌ها، آن‌هایی که با هم شباهت بیشتری دارند را جدا کرده، از جنبه‌های مختلف بررسی می‌کند و در دسته‌های متفاوت قرار می‌دهد. به طوری که داده‌های هر خوشه با هم ...

چکیده مقاله سامانه توصیه گر ترکیبی فیلم مبتنی بر خوشه بندی و محبوبیت. امروزه باتوجه به حجم روزافزون داده و اطلاعات در فضای مجازی، نیاز به سیستم هایی که توانایی هدایت کاربران به سمت کالا و ...

تحلیل خوشه به صورت گسترده ای در بسیاری از حوزه ها نظیر هوش تجاری ، تشخیص الگو ، جستجوی وب ، زیست شناسی و امنیت استفاده می شود. با کمک خوشه بندی در هوش تجاری می توان مشتریان را که تعداد آنها کم هم ...

از مهم‌ترین تکنیک‌های عملی داده‌کاوی که کاربرد زیادی در علوم مختلف دارد، می توان به «خوشه بندی k-میانگین» (K-means Clustering) اشاره کرد، که با توجه به بار محاسباتی زیاد آن، استفاده از کامپیوتر در انجام این فرآیند، کمک شایانی ...

فیلم آموزش طراحی و تنظیم ضرایب کنترل کننده پی آی دی pid با منطق فازی در فرادرس ... از علاقمندی‌های او، یادگیری ماشین، خوشه‌بندی و داده‌کاوی است و در حال حاضر نوشتارهای مربوط به آمار و یادگیری ...

خوشه بندی در داده کاوی یکی از مهم ­ترین الگوریتم­ های یادگیری بدون ناظر در داده ­کاوی است. ما با داده­ های بسیاری در حوزه ­های مختلف سر و کار داریم که بسیاری از این داده ­ها نیاز به دسته ­بندی ...

مکتب‌خونه، آموزش مجازی با کیفیت برای همه؛ بدون مرز، همیشه، همه‌جا

مقدمه. خوشه بندی یا داده کاوی، یکی از روش‌های کاوش داده در هوش تجاری و یک روش برای تجزیه و تحلیل داده‌های کلان است که در بسیاری از زمینه‌ها از جمله شناخت الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی ...

مروری بر تکنیک های داده کاوی و کاربرد آن در پزشکی با استفاده از کشف الگوهای مکرر، لطفی زاده. اگر به پژوهش در حوزه داده کاوی علاقه مند هستید توصیه می شود حتما مجموعه بی نظیر پانصد مقاله فارسی در ...

داده‌کاوی فرآیندِ تبدیلِ یک سری داده، به یک سری دانش، توسط فرآیندهای مختلف است. با یک مثال شروع می‌کنیم. فرض کنید شما مدیرِ یک بانک هستید. و میخواهید از بینِ ۱۰۰۰۰۰مشتری که متقاضی وام هستند، به ۱۰۰۰نفر وام دهید. پس لازم ...

برای شروع، ابتدا باید تفاوت اساسی بین طبقه‌بندی و خوشه‌بندی در یادگیری ماشین را درک کنید. در طبقه‌بندی، هدف تخمین کلاس یا برچسب دسته‌ای برای یک نمونه داده است، در حالی که در خوشه‌بندی ...

داده کاوی یا دیتا ماینینگ در واقع علمی میان رشته ای است که علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، ریاضی و آمار را دربر می گیرد. با ساخت فرآیند داده کاوی، می توان دیتاهای حجیم و پیچیده سازمان ها و مؤسسات تحقیقاتی را ...