پاورپوینت کامل خوشه بندی مقید ۳۸ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل خوشه بندی مقید ۳۸ اسلاید در PowerPoint دارای ۳۸ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل خوشه بندی مقید ۳۸ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل خوشه بندی مقید ۳۸ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: ۴روشهای خوشه‌بندی (دسته بندی)

اسلاید ۵: ارزیابی کلاسترینگچند مسالهتمایل به خوشه بندی شدن داده؟آیا یک ساختار غیر تصادفی در داده وجود دارد؟استفاده از تستهای آماریتعداد خوشه ها؟برخی الگوریتم ها نیاز به دانستن تعداد خوشه ها قبل از خوشه بندی دارند.راهکارهای تقسیم و ادغام با معیارهایی از قبیل واریانس درون و برون خوشه ایکیفیت خوشه بندی انجام شده؟خوشه بندی انجام شده چقدر خوب است؟ارائه معیارهای ارزیابی مناسب۵

اسلاید ۶: ویژگیهای یک معیار ارزیابی مناسب (۴ شرط)Cluster homogeneityهر چه خلوص در خوشه بندی (با دانستن کلاس اصلی داده ها، داده های هم کلاس در یک خوشه قرار بگیرند) بیشتر باشد این معیار بیشتر است.داده های دسته های متفاوت در خوشه های متفاوت قرار داده شوند.۶

اسلاید ۷: ارزیابی کلاسترینگ (کیفیت خوشه بندی انجام شده؟)Cluster completenessنقطه مقابل Cluster homogeneityداده ها ی دسته های یکسان در خوشه های یکسان قرار داده شوند.۷

اسلاید ۸: ارزیابی کلاسترینگ (کیفیت خوشه بندی انجام شده؟)Rag bagدر برخی مسایل دسته ای به نام «متفرقه» داریم که شامل داده هایی است که نمی توانند با داده های دیگر کلاسها هم خوشه شوند.جریمه انتساب این نوع داده ها به یک خوشه خالص بیشتر از انتساب آنها به خوشه متفرقه است .۸

اسلاید ۹: ارزیابی کلاسترینگ (کیفیت خوشه بندی انجام شده؟)Small cluster preservationهدف: ممانعت از شکسته شدن دسته های کوچک اشیاتقسیم یک دسته کوچک از اشیا به دسته های ریز بسیار خطرناکتر از تقسیم دسته بزرگ به دسته های کوچکتر است.داده ها ممکن است با فرض نویز یا outlier حذف شوند.۹

اسلاید ۱۰: ارزیابی کلاسترینگ (کیفیت خوشه بندی انجام شده؟)معیار Bcubed10

اسلاید ۱۱: ۱۱مسائل مطرح خوشه‌بندیذات بدون ناظر مسالهپیش فرضهای اولیهساختار داده هامعیارهای فاصله و شباهتتابع هدفعدم انطباق پیش فرضها و مدل واقعی (Model mismatch)راه حل؟استفاده از اطلاعات جانبیبرای کمک به الگوریتم‌های خوشه‌بندی جهت تولید فرض‌های صحیح

اسلاید ۱۲: اطلاعات جانبیساختار داده‌هاهدف خوشه‌بندیشکل خوشه‌هابیشینه اندازه خوشه‌هاحداکثر اعضای هر خوشهقیدهای در سطح نمونهقیدهای باید-پیوند Must-link(ML)قیدهای نفی-پیوند Cannot-link(CL)قابلیت این قیدها در تعریف قیدهای پیچیده ترقید وجود حداقل یک همسایه در فاصله : با ایجاد قید باید-پیوند میان هر داده و حداقل یکی از نقاط موجود در همسایگی ۱۲استفاده از اطلاعات جانبی در خوشه‌بندیپاورپوینت کامل خوشه بندی مقید ۳۸ اسلاید در PowerPointConstrained Clustering(Wagstaff 2000)MLCL

اسلاید ۱۳: ۱۳خوشه‌بندی مقید (دسته‌بندی)

اسلاید ۱۴: ۱۴خوشه‌بندی مقید (دسته‌بندی )مبتنی بر ارضاء قید:ارضاء سخت: ارضاء تمامی قیدها به طور کاملرویکرد جستجوی حریصانه، عدم یافتن یک جواب ممکن برای مساله حتی در صورت وجود جوابCOP-KMEANS [Wagstaff01]ارضاء نرم: تا حد ممکن سعی در ارضاء قیدها دارند. روشایدهPCKmeans [Bilenko04]عبارت جریمه برای نقض قیدها در تابع هدف MPCKmeans [Bilenko04] عبارت جریمه برای نقض قیدها در تابع هدف و یادگیری متریک

اسلاید ۱۵: ۱۵خوشه‌بندی مقید (دسته‌بندی)سلسله مراتبی:با تغییر الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی قابلیت برآورده کردن قیدها را نیز در آنها تعبیه می‌نمایند.خوشه‌بندی با ساختن دندروگرامی از داده‌هاروش پایه:ابتدا هر داده به عنوان یک خوشه درنظر گرفته می شود.عمل ادغام خوشه‌ها تا هنگامی که ادغام آنها هیچ قیدی را نقض نکندروش Davidson [Davidson05]ابتدا بستارهای تراگذری مربوط به قیدهای باید-پیوند (ML) محاسبه می‌شودخوشه‌بندی را با X1+r خوشه آغاز می‌نماید کهX1 تعداد نمونه‌هایی است که هیچ قید باید-پیوندی بر روی آنها اعمال نشده و r تعداد اجزاء همبند حاصل از قیدهای باید-پیوند است..انتخاب دو نزدیکترین خوشه و ادغام آنها تا زمانی که دو خوشه برای ادغام وجود دارند.

اسلاید ۱۶: ۱۶خوشه‌بندی مقید (دسته‌بندی)تغییر ماتریس فاصلهاستفاده از اطلاعات قیدها قبل از خوشه‌بندی برای تغییر ماتریس فاصله و استفاده از آن در خوشه‌بندی نهاییروش Klein [Klein02]

اسلاید ۱۷: ۱۷خوشه‌بندی مقید (دسته‌بندی)یادگیری معیار فاصله به عنوان محبوب‌ترین روش خوشه‌بندی مقیدمعیار فاصله اقلیدسی به عنوان معیار فاصله متداول در فرایند خوشه‌بندیناکارامدی معیار فاصله اقلیدسی در توصیف صحیح فاصله در یک مجموعه داده نوعیمعیار فاصله ماهالانوبیس بسیار مورد توجه قرار گرفته است

اسلاید ۱۸: ۱۸مزایا و مشکلات استفاده از قیدها در خوشه‌بندیمزایاافزایش میانگین دقت خوشه‌بندی [Wagstaff00]تولید خوشه‌هایی به شکل دلخواه [Wagstaff01b]مشکلاتشدنی بودن (Feasibility)مفید نبودن