دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی هوش مصنوعی

آشنایی با انواع الگوریتم های خوشه بندی هوش مصنوعی:

الگوریتم خوشه‌ بندی هوش مصنوعی یک روش تحلیل داده است که برای دسته‌ بندی مجموعه‌ ای از داده‌ ها به گروه‌ های مشابه یا خوشه‌ ها استفاده می‌ شود. هدف اصلی آنها، داده‌ های مشابه را در یک خوشه قرار داده و داده‌ های مختلف را در خوشه‌ های جداگانه قرار دهد.

برخی از الگوریتم‌های خوشه‌ بندی هوش مصنوعی شامل الگوریتم k-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) و خوشه‌بندی DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) می‌ باشند.

الگوریتم k-means با استفاده از مراحل تکراری، داده‌ ها را به خوشه‌ های مختلف تقسیم می‌ کند. این الگوریتم با انتخاب تصادفی مرکز خوشه‌ ها شروع می‌ کند و سپس داده‌ ها را به خوشه‌ هایی که نزدیکترین مرکز به آنها است تخصیص می‌ دهد. سپس مراکز خوشه‌ ها بروزرسانی می‌ شوند و این فرآیند تا همگرایی الگوریتم ادامه می‌یابد.

خوشه‌بندی سلسله مراتبی، داده‌ ها را با استفاده از یک درخت سلسله مراتبی به خوشه‌ ها تقسیم می‌ کند. در این الگوریتم، داده‌ های نزدیک به هم در یک خوشه قرار می‌ گیرند و خوشه‌ های کوچکتر به تدریج با هم ترکیب می‌ شوند تا خوشه‌ های بزرگتر و سلسله مراتبی شکل گیرند.

الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN، با توجه به چگالی داده‌ ها، خوشه‌ ها را شناسایی می‌ کند. در این الگوریتم، داده‌ هایی که در محدوده‌ ای مشخص از هم قرار دارند به یک خوشه تعلق می‌ گیرند و داده‌ هایی که چگالی کمتری دارند به عنوان نویز در نظر گرفته می‌ شوند.

استفاده از الگوریتم‌ های خوشه‌ بندی هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ ها مانند تجزیه و تحلیل داده‌ ها، تجزیه و تحلیل تصاویر، تجزیه و تحلیل متن و شناسایی الگوها بسیار مفید است.