نام پروژه: (کد پروژه ۱۰۰۹)بررسی انواع روش های خوشه بندی kmeans در متلب

محیط پیاده سازی : متلب

خلاصه:

خوشه‌بندی را می‌توان به عنوان مهمترین مسئله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. خوشه‌بندی با یافتن یک ساختار درون یک مجموعه از داده‌های بدون برچسب درگیر است. خوشه‌ به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که به هم شباهت داشته باشند. در خوشه‌بندی سعی می‌شود تا دادهها به خوشه‌هایی تقسیم شوند که شباهت بین داده‌های درون هر خوشه حداکثر و شباهت بین داده‌های درون خوشه‌های متفاوت حداقل شود.

این روش علی‌رغم سادگی آن یک روش پایه برای بسیاری از روش‌های خوشه‌بندی دیگر (مانند خوشه‌بندی فازی) محسوب می‌شود. این روش روشی انحصاری و مسطح محسوب می‌شود.[۱] برای این الگوریتم شکلهای مختلفی بیان شده است. ولی همه آنها دارای روالی تکراری هستند که برای تعدادی ثابت از خوشه‌ها سعی در تخمین موارد زیر دارند: بدست آوردن نقاطی به عنوان مراکز خوشه‌ها این نقاط در واقع همان میانگین نقاط متعلق به هر خوشه هستند. نسبت دادن هر نمونه داده به یک خوشه که آن داده کمترین فاصله تا مرکز آن خوشه را دارا باشد.

در این پروژه kmean در متلب پیاده سازی شده و انواع روش های آن بررسی می شود

ادامه در گزارش کار

پیاده سازی + گزارش کار

هزینه : ۶۰ هزار تومان

برای خرید پروژه ، مبلغ فوق را از طریق پرداخت آنلاین واریز کنید و با شماره تماس یا ایمیل بالای سایت تماس بگیرید تا پروژه برای شما ارسال گردد.