👨‍🎓 ماتریس درهم ریختگی یا Confusion Matrix

ماتریس درهم ریختگی یا سردرگمی یک ابزار قدرتمند و پرکاربرد در ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینه. این ماتریس کمک می‌کنه تا نحوه عملکرد مدل در تشخیص درست و نادرست نمونه‌ها مشخص شه و درنهایت نتیجه‌گیری شه که مدل چقدر دقیق عمل می‌کنه.

🔵 ماتریس سردرگمی یک جدول دو بعدیه که عملکرد یک مدل طبقه‌بندی رو نشون می‌ده. این ماتریس شامل چهار خانه است که هر خانه نشون‌دهنده یکی از نتایج ممکن مدله. این نتایج عبارتند از:

🔵مثبت صحیح (True Positive - TP): تعداد نمونه‌های مثبت واقعی که به درستی به عنوان مثبت پیش‌بینی شدن.

🔵منفی صحیح (True Negative - TN): تعداد نمونه‌های منفی واقعی که به درستی به عنوان منفی پیش‌بینی شدن.

🔵مثبت کاذب (False Positive - FP): تعداد نمونه‌های منفی واقعی که به اشتباه به عنوان مثبت پیش‌بینی شدن.

🔵منفی کاذب (False Negative - FN): تعداد نمونه‌های مثبت واقعی که به اشتباه به عنوان منفی پیش‌بینی شدن.

🔵حساسیت (Sensitivity) یا نرخ تشخیص صحیح: نسبت تعداد نمونه‌های مثبت صحیح به مجموع نمونه‌های مثبت واقعیه. این شاخص نشون می‌ده که مدل چقدر خوب تونسته نمونه‌های مثبت رو تشخیص بده. هرچه مقدار حساسیت بالاتر باشه، مدل در تشخیص نمونه‌های مثبت عملکرد بهتری داره.

🔵ویژگی (Specificity) یا نرخ منفی صحیح: نسبت تعداد نمونه‌های منفی صحیح به مجموع نمونه‌های منفی واقعیه. این شاخص نشون می‌ده که مدل چقدر خوب تونسته نمونه‌های منفی رو تشخیص بده. هرچه مقدار ویژگی بالاتر باشه، مدل در تشخیص نمونه‌های منفی عملکرد بهتری داره.

🔵دقت (Precision): دقت، نسبت تعداد نمونه‌های مثبت صحیح به مجموع نمونه‌های پیش‌بینی‌شده به عنوان مثبته. این شاخص نشون می‌ده که چه درصدی از پیش‌بینی‌های مثبت مدل درست بودن. دقت بالا نشون می‌ده که مدل کمتر نمونه‌های منفی رو به اشتباه به عنوان مثبت تشخیص داده.

🔵ارزش پیش‌بینی منفی (Negative Predictive Value): نسبت تعداد نمونه‌های منفی صحیح به مجموع نمونه‌های پیش‌بینی‌شده به عنوان منفیه. این شاخص نشون می‌ده که چه درصدی از پیش‌بینی‌های منفی مدل صحیح بودن. ارزش پیش‌بینی منفی بالا نشون می‌ده که مدل کمتر نمونه‌های مثبت رو به اشتباه به عنوان منفی تشخیص داده.

🔵دقت کلی (Accuracy): دقت کلی، نسبت مجموع تعداد نمونه‌های صحیح (مثبت صحیح و منفی صحیح) به مجموع کل نمونه‌هاست. این شاخص نشون می‌ده که مدل در کل چقدر درست عمل کرده. دقت کلی بالا نشون می‌ده که مدل در تشخیص صحیح نمونه‌ها (چه مثبت و چه منفی) عملکرد خوبی داشته.

استفاده درست از ماتریس سردرگمی و فهم صحیح شاخص‌های مختلفش به ساخت مدل‌های دقیق‌تر و کارآمدتر کمک می‌کنه.

#Evaluation_Metrics

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 معیار ROC / AUC

نمودار ROC (Receiver Operating Characteristic) و مساحت زیر آن AUC (Area Under the Curve) دو ابزار مهم در ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین هستن. این ابزارها به خصوص در مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) کاربرد دارن و به ما کمک می‌کنن تا بفهمیم مدل چقدر خوب تونسته دسته‌بندی کنه.

🔵 نمودار ROC توانایی یک مدل در تفکیک دسته‌های مثبت و منفی رو نشون می‌ده. این نمودار دو محور اصلی داره:

🔵محور افقی (False Positive Rate یا FPR): نرخ مثبت کاذب که نشون‌دهنده درصد داده‌های منفیه که به اشتباه به عنوان مثبت دسته‌بندی شدن.

🔵محور عمودی (True Positive Rate یا TPR): نرخ مثبت صحیح که نشون‌دهنده درصد داده‌های مثبته که به درستی به عنوان مثبت دسته‌بندی شدن.

🔵 معیار AUC مخفف Area Under the Curve به مساحت زیر منحنی ROC اشاره داره. مقدار AUC عددی بین ۰ و ۱ هست که نشون می‌ده مدل چقدر خوب تونسته طبقه‌بندی کنه. هر چه مقدار AUC به ۱ نزدیک‌تر باشه، مدل بهتر عمل کرده.

🔵 نحوه رسم نمودار ROC

برای رسم نمودار ROC، اول باید یک سری آستانه (Threshold) تعیین کرد. برای هر آستانه، نرخ‌های FPR و TPR محاسبه و بعد نقاط مربوط به هر آستانه روی نمودار رسم می‌شن. با اتصال این نقاط، منحنی ROC به دست میاد.

🔵 مزایا

🔵تفسیر ساده: منحنی ROC و مقدار AUC تفسیر ساده‌ای دارن و به راحتی عملکرد مدل رو نشون می‌دن.

🔵مقایسه مدل‌ها: با استفاده از AUC می‌شه به سادگی چند مدل مختلف رو با هم مقایسه کرد.

🔵پایداری در مقابل داده‌های نامتوازن: AUC نسبت به عدم تعادل کلاس‌ها (مثلاً وقتی تعداد داده‌های یک کلاس خیلی بیشتر از کلاس دیگه است) پایدارتره.

🔵 معایب و محدودیت‌ها

🔵اطلاعات ناقص: گاهی اوقات AUC اطلاعات کاملی درباره عملکرد مدل نمی‌ده و ممکنه نیاز باشه از متریک‌های دیگه هم استفاده شه.

🔵تفسیر اشتباه: گاهی اوقات تفسیر نمودار ROC و مقدار AUC سخته، به خصوص وقتی که مدل‌ها عملکرد مشابهی دارن.

#Evaluation_Metrics

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی از پایه در سال ۲۰۲۴

اگه شما یک دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، پژوهشگر حوزه هوش مصنوعی یا فقط یک علاقه‌مند به AI هستین، این راهنما برای شماست. هر آنچه که نیازه درباره یادگیری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ بدونین، اینجا نوشته شده.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 http://ctdrs.ir/ds0259

#Artificial_Intelligence

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز

☀️ قرعه‌کشی ۵،۰۰۰،۰۰۰ اعتبار: کوله‌پشتی بهار رو با جایزه پر کن!

اگه به کلاس یا ویدئوی آموزشی کنکور ارشد یا دکتری، مشاوره یا آزمون نیاز دارین یا دوست دارین یه مهارت رو به‌صورت کامل یاد بگیرین، فرصت دارین علاوه بر استفاده از تخفیف‌های ویژه، در قرعه‌کشی ۵ کلاس رایگان ۱٫۰۰۰٫۰۰۰ تومانی شرکت کنین.

🎁 تا ۵۰ ٪ تخفیف
🎁 ۴۰,۰۰۰ تخفیف بیشتر

🎒 دیدن تخفیف‌ها و شرکت در جشنواره:

👉📎 https://ctdrs.ir/bahar

@cafetadris | کافه‌تدریس

👨‍🎓 ارزیابی خوشه‌بندی: روش‌های باناظر

معیارهای خوشه‌بندی نظارت شده برای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی با مقایسه خوشه‌ها با برچسب‌های واقعی استفاده می‌شن. در اینجا بعضی از معیارهای خوشه‌بندی نظارت شده رایج توضیح داده شدن:

شاخص تنظیم شده رند (Adjusted Rand Index - ARI): شاخص ARI میزان شباهت بین دو خوشه‌بندی رو اندازه‌گیری می‌کنه. این شاخص جفت‌های نمونه‌هایی رو که در خوشه‌های پیش‌بینی شده و واقعی به یک خوشه یا خوشه‌های مختلف اختصاص داده شدن، می‌شماره و نتایج رو برای شانس تصادفی تنظیم می‌کنه. ARI بین -1 تا 1 نوسان داره، که 1 نشون‌دهنده توافق کامل بین خوشه‌بندی‌ها و 0 نشون‌دهنده توافقی که به‌طور تصادفی به دست آمده، هست.

شاخص نرمال شده اطلاعات متقابل (Normalized Mutual Information - NMI):
شاخص NMI میزان اطلاعات مشترک بین دو خوشه‌بندی رو اندازه‌گیری می‌کنه. این شاخص مقدار اطلاعاتی که از یک خوشه‌بندی درباره خوشه‌بندی دیگه به دست میان رو نشون می‌ده و نتایج رو بین 0 (بدون اطلاعات مشترک) و 1 (اطلاعات کامل) نرمال‌سازی می‌کنه. NMI برای ارزیابی میزان همبستگی و وابستگی بین خوشه‌ها مفیده.

همگنی، کامل بودن، و اندازه V:

- همگنی (Homogeneity): شاخص همگنی اطمینان حاصل می‌کنه که هر خوشه تنها اعضای یک کلاس خاص رو در بر داره. اگه هر خوشه فقط شامل داده‌های یک دسته خاص باشه، خوشه‌بندی همگنه.

- کامل بودن (Completeness): شاخص کامل بودن اطمینان حاصل می‌کنه که همه اعضای یک کلاس خاص به یک خوشه واحد اختصاص داده شدن. اگه همه نمونه‌های یک کلاس در یک خوشه قرار بگیرن، خوشه‌بندی کامله.

- اندازه V (V-Measure): اندازه V میانگین هارمونیک همگنی و کامل بودنه. این شاخص تعادلی بین همگنی و کامل بودن برقرار می‌کنه و میزان کارایی خوشه‌بندی رو نشون می‌ده.

شاخص فولکس-مالوز (Fowlkes-Mallows Index - FMI):
شاخص FMI میانگین هندسی دقت و یادآوری جفت‌ نقاطی که با هم خوشه‌بندی شدن رو اندازه‌گیری می‌کنه. این شاخص بین 0 تا 1 نوسان داره، که 1 نشون‌دهنده خوشه‌بندی کامل و 0 نشون‌دهنده خوشه‌بندی ضعیفه. FMI به ارزیابی میزان شباهت بین خوشه‌های واقعی و پیش‌بینی شده کمک می‌کنه.

شاخص تنظیم شده اطلاعات متقابل (Adjusted Mutual Information - AMI):
شاخص AMI شبیه به NMI هست اما امتیاز اطلاعات متقابل رو برای شانس تنظیم می‌کنه. AMI میزان اطلاعات مشترک بین دو خوشه‌بندی رو اندازه‌گیری می‌کنه و نتایج رو برای تاثیرات شانس تصادفی تنظیم می‌کنه، که در نتیجه به ارائه ارزیابی دقیق‌تر کمک می‌کنه.

معیارهای مبتنی بر ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix-Based Metrics):
این معیارها شامل دقت (Precision)، یادآوری (Recall) و امتیاز F1 هستن. این معیارها می‌تونن برای ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی با در نظر گرفتن مسئله به عنوان یک مسئله طبقه‌بندی تطبیق داده شن. ماتریس آشفتگی توزیع نتایج پیش‌بینی شده رو در مقابل نتایج واقعی نشون می‌ده و به تحلیل دقیق‌تر عملکرد الگوریتم کمک می‌کنه.

این معیارها راهی برای ارزیابی کمی نتایج خوشه‌بندی با مقایسه آنها با مجموعه‌ای از برچسب‌های واقعی ارائه می‌دن و به تحلیل دقیق‌تر کیفیت خوشه‌بندی کمک می‌کنن.

#Evaluation_Metrics

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 ارزیابی خوشه‌بندی: روش‌های بدون ناظر

ارزیابی‌های خوشه‌بندی بدون نظارت، کیفیت خوشه‌بندی‌ها رو بدون نیاز به برچسب‌های واقعی یا از پیش تعیین‌شده بررسی می‌کنن.

🔵امتیاز سیلوئت (Silhouette): میزان شباهت یک شیء به خوشه خودش، در مقایسه با خوشه‌های دیگه اندازه‌گیری می‌کنه. از -۱ تا ۱ متغیره، که مقدار بالاتر نشون‌دهنده خوشه‌های بهتر تعریف‌ شده است.

🔵شاخص Davies-Bouldin: نسبت شباهت متوسط هر خوشه با خوشه‌ای که بیشترین شباهت رو با باهاش داره، ارزیابی می‌کنه. مقادیر پایین‌تر نشون‌دهنده خوشه‌بندی بهترن.

🔵شاخص Calinski-Harabasz (معیار نسبت واریانس): نسبت مجموع پراکندگی بین خوشه‌ها به پراکندگی داخل خوشه‌ها رو اندازه‌گیری می‌کنه. مقادیر بالاتر نشون‌دهنده خوشه‌بندی بهتره.

🔵شاخص Dunn: نسبت حداقل فاصله بین خوشه‌ای به حداکثر فاصله داخل خوشه‌ای رو اندازه‌گیری می‌کنه. مقادیر بالاتر نشون‌دهنده خوشه‌بندی بهتره.

🔵مجموع مربعات درون خوشه‌ای (WCSS): مجموع فاصله‌های هر نقطه با مرکز خوشه‌اش رو اندازه‌گیری می‌کنه. مقادیر پایین‌تر نشون‌دهنده خوشه‌های فشرده‌ترن.

🔵مجموع مربعات بین خوشه‌ای (BCSS): جداسازی بین خوشه‌های مختلف رو اندازه‌گیری می‌کنه. مقادیر بالاتر نشون‌دهنده جداسازی بهترن.

🔵آمار شکاف: مجموع تغییرات درون خوشه‌ای برای تعداد خوشه‌های مختلف رو با مقادیر مورد انتظارشون، تحت توزیع مرجع داده‌های بدون ساختار مقایسه می‌کنه.

🔵انسجام و جداسازی:
- انسجام: اندازه‌گیری می‌کنه که اعضای یک خوشه چقدر به هم نزدیک هستن.
- جداسازی: اندازه‌گیری می‌کنه که یک خوشه چقدر از خوشه‌های دیگه متمایز یا جداست.

🔵روش Elbow: به تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با رسم WCSS در برابر تعداد خوشه‌ها و جستجوی نقطه "آرنج" که در اون نرخ کاهش به طور قابل توجهی کند می‌شه، کمک می‌کنه.

#Evaluation_Metrics

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 الگوریتم R-CNN چیه و چه نقشی در بینایی ماشین داره؟

در دنیای پیچیده‌ی #یادگیری_عمیق و پردازش تصویر، مدل‌های مختلفی برای تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر توسعه پیدا کردن که اولین‌شون الگوریتم R-CNN هست. بعد از این مدل که دقت قابل قبولی هم داشت، مدل‌های Fast R-CNN و Faster R-CNN طراحی شدن تا نواقص R-CNN رو رفع کنن.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 http://ctdrs.ir/ds0261

#Deep_Learning

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵بررسی معیارهای ارزیابی SSE ،MSE و SAE
📎 https://t.me/data_ml/587

🔵ضریب تعیین یا R² Score
📎 https://t.me/data_ml/590

🔵ماتریس درهم ریختگی یا Confusion Matrix
📎 https://t.me/data_ml/594

🔵معیار ROC / AUC
📎 https://t.me/data_ml/597

🔵ارزیابی خوشه‌بندی: روش‌های باناظر
📎 https://t.me/data_ml/601

🔵ارزیابی خوشه‌بندی: روش‌های بدون ناظر
📎 https://t.me/data_ml/603

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۱۶۲: انتخاب معیار محاسبه خطا برای یک مسئله
📎 https://t.me/data_ml/588

🔵کوییز شماره ۱۶۳: شرایط استفاده از ضریب تعیین
📎 https://t.me/data_ml/592

🔵کوییز شماره ۱۶۴: ماتریس سردرگمی و دقت مدل
📎 https://t.me/data_ml/595

🔵کوییز شماره ۱۶۵: تحلیل چند کلاسه و روش محاسبه AUC
📎 https://t.me/data_ml/598

🔵کوییز شماره ۱۶۶: چرا از ضریب رند تعدیل‌شده استفاده می‌شه؟
📎 https://t.me/data_ml/602

🔵کوییز شماره ۱۶۷: شاخص ارزیابی برای محاسبه میزان فشردگی داخل خوشه‌ها
📎 https://t.me/data_ml/604

🔺 نکته

🔵 معیارهای بررسی خطا در مدل‌های یادگیری ماشین
📎 https://t.me/data_ml/589

🔵برنامه‌ریزی برای یادگیری ماشین لرنینگ
📎 https://t.me/data_ml/593

🔵فهم ماتریس درهم ریختگی با رسم شکل
📎 https://t.me/data_ml/596

🔵نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی از پایه در سال ۲۰۲۴
📎 https://t.me/data_ml/599

#Weekend
#Evaluation_Metrics

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: خوشه‌بندی یا Clustering

🟠شنبه: تعریف خوشه‌بندی

🔵یک‌شنبه: آشنایی با الگوریتم K-means

🟢دوشنبه: آشنایی با خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

🔴سه‌شنبه: آشنایی با الگوریتم DBSCAN

🟠چهارشنبه: شبکه‌های عصبی برای خوشه‌بندی

🔵پنج‌شنبه: معیارهای خوشه‌بندی

🟢جمعه: جمع بندی

#Clustering

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🎙️ توضیحات دوره جامع دیتاساینس و ماشین لرنینگ

در این دوره به‌صورت جامع مباحث دیتاساینس و ماشین لرنینگ، از مقدماتی تا پیشرفته، بررسی می‌شه.

🔵 مطالعه گزارش روند پیشرفت کلاس
🔵 ۱۰ جلسه اول:
👉📎 https://t.me/DSLanders/4347

🔵 جلسات یازدهم تا پانزدهم:
👉📎 https://t.me/DSLanders/4595

🔵 جلسات شانزدهم تا بیستم:
👉📎 https://t.me/DSLanders/4774

🔵 جلسات بیست‌ویکم تا بیست‌وپنجم:
👉📎 https://t.me/DSLanders/4854

🔵 جلسات بیست‌وششم تا سی‌ام:
👉📎 https://t.me/DSLanders/4953

🟢 ثبت‌نام با تخفیف:‌
👉📎 https://ctdrs.ir/cr14924

#DS_Course

@DSLanders | دی‌اس‌لندرز

👨‍🎓 تعریف خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی (Clustering) یک روش یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در یادگیری ماشینه که برای گروه‌بندی داده‌ها به کار می‌ره. در خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌ها تقسیم می‌شن و هر گروه شامل داده‌هاییه که از نظر ویژگی‌های مورد نظر، شباهت بیشتری به هم و تفاوت‌های بیشتری با داده‌های گروه‌های دیگه دارن. الگوریتم‌های خوشه‌بندی تلاش می‌کنن تا الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها رو شناسایی کنن.

🔵 اصول خوشه‌بندی

اصول خوشه‌بندی بر مبنای شباهت و تفاوت بین داده‌هاست. شباهت بر اساس معیارهای مختلفی مثل فاصله اقلیدسی، همبستگی یا بقیه معیارهای فاصله سنجی تعیین شه.

🔵فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance): فاصله استاندارد بین دو نقطه در فضای اقلیدسی.

🔵فاصله منهتن (Manhattan Distance): مجموع قدر مطلق تفاوت‌ها در هر بعد.

🔵فاصله کسینوسی (Cosine Similarity): شباهت بین دو بردار بر اساس زاویه بین آن‌ها.

🔵 انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی

الگوریتم‌های مختلفی برای خوشه‌بندی داده‌ها وجود دارن که می‌تونن براساس نوع داده‌ها و اهداف خاص هر مسئله، استفاده شن. بعضی از این الگوریتم‌ها عبارتند از:

🔵الگوریتم k-Means: یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های خوشه‌بندیه که داده‌ها رو به k خوشه تقسیم می‌کنه. این الگوریتم با انتخاب مراکز اولیه خوشه‌ها شروع می‌شه و بعد با تکرار تخصیص داده‌ها به نزدیک‌ترین مرکز و به‌روز رسانی مراکز خوشه‌ها، به یک تقسیم‌بندی پایدار می‌رسه.

🔵خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering): در این روش، خوشه‌ها به صورت سلسله‌مراتبی و تدریجی تشکیل می‌شن. این الگوریتم می‌تونه به صورت agglomerative (از پایین به بالا) یا divisive (از بالا به پایین) عمل کنه.

🔵الگوریتم DBSCAN: این الگوریتم بر اساس چگالی داده‌ها عمل می‌کنه و خوشه‌هایی با شکل‌های نامنظم رو می‌تونه شناسایی کنه. همچنین قادر به تشخیص نقاط نویز و ناهنجاره.

🔵 کاربردهای خوشه‌بندی

🔵بازاریابی: تقسیم‌بندی مشتریان به گروه‌های مختلف برای هدف‌گذاری تبلیغات و ارائه پیشنهادات خاص.

🔵زیست‌فناوری: شناسایی گروه‌های ژنتیکی یا پروتئینی مشابه.

🔵شبکه‌های اجتماعی: کشف گروه‌ها و جوامع در شبکه‌های اجتماعی.

🔵تشخیص ناهنجاری: شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های مالی، پزشکی، یا امنیتی.

🔵 مزایا خوشه‌بندی

🔵کشف ساختارهای مخفی: امکان شناسایی الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها.

🔵بدون نیاز به برچسب: عدم نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده و هزینه و زمان برچسب‌گذاری رو کاهش می‌ده.

🔵 چالش‌های خوشه‌بندی

🔵انتخاب تعداد خوشه‌ها: انتخاب تعداد مناسب خوشه‌ها می‌تونه سخت باشه.

🔵مقاومت در برابر نویز: الگوریتم‌ها باید توانایی شناسایی و مدیریت نویز رو داشته باشن.

🔵پیچیدگی محاسباتی: برخی از الگوریتم‌ها ممکنه در مقیاس‌های بزرگ پیچیدگی محاسباتی بالایی داشته باشن.

#Clustering

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 معرفی جامع تکنیک‌های خوشه‌بندی در یادگیری ماشین

خوشه‌بندی، یکی از شیوه‌های یادگیری ماشین بدون نظارته که ازش برای کشف ساختارها و الگوهای مخفی در مجموعه‌ داده‌های بزرگ استفاده می‌شه. در این مقاله، با انواع روش‌های #خوشه‌بندی و کاربردهاش در صنایع مختلف آشنا می‌شیم و نحوه پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها در پایتون رو بررسی می‌کنیم.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:

👉📎 http://ctdrs.ir/ds0281

#Clustering

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 الگوریتم K-means

الگوریتم K-means یک روش بدون ناظر برای خوشه‌بندی داده‌هاست که سعی داره داده‌ها رو به K خوشه تقسیم کنه. این الگوریتم از K مرکز اولیه (centroid) شروع می‌کنه و به‌صورت تکراری مراکز خوشه‌ها رو به‌روزرسانی می‌کنه تا زمانی که خوشه‌ها تغییر نکنن.

🔵 مراحل الگوریتم K-means

الگوریتم K-means شامل چند مرحله مهمه:

۱. تعیین تعداد خوشه‌ها (K): در اولین مرحله، باید تعداد خوشه‌هایی که قصد داریم داده‌ها رو به اونها تقسیم کنیم، مشخص کنیم. این تعداد رو با K نشون می‌دیم.

۲. انتخاب مراکز اولیه: در این مرحله، K نقطه به‌عنوان مراکز اولیه خوشه‌ها به‌طور تصادفی از بین داده‌ها انتخاب می‌شن. این نقاط می‌تونن به روش‌های مختلفی انتخاب شن، اما معمولاً از روش‌های تصادفی استفاده می‌شه.

۳. تخصیص داده‌ها به نزدیک‌ترین مرکز: در این مرحله، هر داده به نزدیک‌ترین مرکز (centroid) تخصیص داده می‌شه. برای تعیین نزدیکی، معمولاً از فاصله اقلیدسی استفاده می‌شه.

۴. به‌روزرسانی مراکز: بعد از تخصیص داده‌ها به خوشه‌ها، مراکز خوشه‌ها به‌روزرسانی می‌شن. برای هر خوشه، مرکز جدید محاسبه می‌شه که میانگین نقاط اون خوشه است.

۵. تکرار مراحل ۳ و ۴: مراحل تخصیص داده‌ها و به‌روزرسانی مراکز تا زمانی که مراکز خوشه‌ها تغییر نکنن یا تغییرات بسیار کوچک باشن، تکرار می‌شن. در این حالت، الگوریتم به همگرایی رسیده و خوشه‌بندی نهایی انجام شده.

🔵 مزایا K-means

🔵سادگی و سرعت: الگوریتم K-means بسیار ساده، سریع و به‌راحتی قابل پیاده‌سازیه.
🔵مقیاس‌پذیری: این الگوریتم قابلیت اعمال روی داده‌های بزرگ رو داره و با افزایش حجم داده‌ها هم کارآمده.
🔵انعطاف‌پذیری: الگوریتم K-means در بسیاری از مسائل خوشه‌بندی کاربرد داره و می‌شه ازش در کاربردهای مختلف استفاده کرد.

🔵 معایب K-means

🔵تعیین K: یکی از چالش‌های اصلی الگوریتم K-means تعیین تعداد خوشه‌ها (K) است که معمولاً به‌صورت تجربی انجام می‌شه.
🔵حساسیت به مقادیر اولیه: انتخاب مراکز اولیه تصادفی می‌تونه روی نتایج الگوریتم تأثیرگذار باشه و در بعضی موارد به خوشه‌بندی‌های نامناسب منجر شه.
🔵حساسیت به نویز و داده‌های پرت: الگوریتم K-means نسبت به داده‌های نویزی و پرت حساسه و این داده‌ها می‌تونن نتایج خوشه‌بندی رو مختل کنن.

🔵 کاربردهای K-means

🔵تحلیل بازار: در تحلیل بازار، الگوریتم K-means می‌تونه برای خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، ترجیحات و ویژگی‌های دیگه استفاده شه.

🔵تشخیص الگو: در مسائل تشخیص الگو، مثل تشخیص چهره، دست‌خط و اشیاء، الگوریتم K-means به‌عنوان یک روش پیش‌پردازش برای استخراج ویژگی‌ها و خوشه‌بندی داده‌ها کاربرد داره.

🔵کاهش ابعاد: در مسائل کاهش ابعاد، الگوریتم K-means برای خلاصه‌سازی داده‌ها و کاهش پیچیدگی‌های محاسباتی استفاده می‌شه.

#Clustering

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 معرفی الگوریتم K-means

در حوزه یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، الگوریتم K-means به عنوان یک تکنیک اساسی برای خوشه‌بندی داده‌ها استفاده میشه و در زمینه تقسیم‌بندی مشتری، تشخیص تصویر یا تشخیص ناهنجاری کاربرد داره. در این مطلب، نحوه کارکرد الگوریتم K-means، کاربردهاش و بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازیش بررسی شدن.

🟢برای مطالعه کلیک کنین:

👉📎 ctdrs.ir/ds0188

#Clustering

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ