با سلام ممنون میشم منبع و درصورت داشتن منبع مقالات این متنو رو بفرمایید باتشکر

http://artificial.ir/intelligence/thread1464.html

مقدمه‌اي بر خوشه‌بندي

خوشه‌بندي را مي‌توان به عنوان مهمترين مسئله در يادگيري بدون نظارت در نظر گرفت. خوشه‌بندي با يافتن يک ساختار درون يک مجموعه از داده‌هاي بدون برچسب درگير است. خوشه‌ به مجموعه‌اي از داده‌ها گفته مي‌شود که به هم شباهت داشته باشند. در خوشه‌بندي سعي مي‌شود تا دادهها به خوشه‌هايي تقسيم شوند که شباهت بين داده‌هاي درون هر خوشه حداکثر و شباهت بين داده‌هاي درون خوشه‌هاي متفاوت حداقل شود.


شکل 1: در اين شکل نمونه‌اي از اعمال خوشه‌بندي روي يک مجموعه از داده‌ها مشخص شده است که از معيار فاصله(distance) به عنوان عدم شباهت(dissimilarity) بين داده‌ها استفاده شده است.

خوشه‌بندي در مقابل طبقه‌‌بندي

در طبقه‌بندي هر داده به يک طبقه (کلاس) از پيشين مشخص شده تخصيص مي‌يابد ولي در خوشه‌بندي هيچ اطلاعي از کلاسهاي موجود درون داده‌ها وجود ندارد و به عبارتي خود خوشه‌ها نيز از داده‌ها استخراج مي‌شوند.
ایمیل:b.firozesh@gmail.com