مجموعه دوره آموزشی بدون نظارت ماشین تحلیل خوشه ای

Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning Course Bundle

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تکنیک های علم داده برای تشخیص الگو، داده کاوی، خوشه بندی k-means، و خوشه بندی سلسله مراتبی و غیره. نحوه استفاده از تحلیل خوشه ای در داده کاوی درباره انواع مختلف خوشه ها درباره کاربردهای بازاریابی تحلیل خوشه ای پیامدهای طیف گسترده ای از تکنیک های خوشه بندی استفاده از خوشه بندی در تجزیه و تحلیل آماری پیش نیازها: دانش اولیه آمار مورد نیاز است. آشنایی با تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک مزیت اضافه در نظر گرفته می شود، هرچند که یک ضرورت نیست.

تحلیل خوشه‌ای یک ابزار آماری است که برای طبقه‌بندی اشیاء به گروه‌هایی به نام خوشه استفاده می‌شود، جایی که اشیاء متعلق به یک خوشه بیشتر شبیه سایر اشیاء در همان خوشه هستند و اشیاء سایر خوشه‌ها کاملاً متفاوت هستند. به عبارت ساده، تجزیه و تحلیل خوشه ای داده ها را به خوشه هایی تقسیم می کند که معنی دار و مفید هستند. خوشه بندی عمدتاً برای دو منظور استفاده می شود - خوشه بندی برای درک و خوشه بندی برای سودمندی.

کاربرد تجزیه و تحلیل خوشه

  • تحلیل خوشه ای در بسیاری از زمینه ها مانند یادگیری ماشین، تحقیقات بازار، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل داده ها، بازیابی اطلاعات، پردازش تصویر و فشرده سازی داده ها استفاده می شود.

  • تحلیل خوشه‌ای می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا گروه‌های متمایزی از پایگاه مشتریان خود را پیدا کنند.

  • تحلیل خوشه ای در زمینه زیست شناسی برای یافتن طبقه بندی گیاهان و جانوران و دسته بندی ژن هایی با ویژگی های مشابه استفاده می شود

  • تحلیل خوشه ای در پایگاه داده رصد زمین برای گروه بندی خانه های یک شهر بر اساس نوع خانه، ارزش و مکان استفاده می شود.

  • خوشه‌بندی همچنین می‌تواند برای بخش‌بندی اسناد در وب بر اساس یک معیار خاص استفاده شود

  • در داده کاوی، تجزیه و تحلیل خوشه ای برای به دست آوردن درک عمیق در مورد ویژگی های داده در هر خوشه استفاده می شود.

روش های خوشه بندی

روش های خوشه بندی را می توان به دسته های زیر تقسیم کرد

  • روش پارتیشن بندی

  • روش سلسله مراتبی

  • روش مبتنی بر چگالی

  • روش مبتنی بر شبکه

  • روش مبتنی بر مدل

  • روش مبتنی بر محدودیت

مزایای تجزیه و تحلیل خوشه ای

در زیر مزایای تجزیه و تحلیل خوشه ای ارائه شده است

  • تحلیل خوشه ای یک نمای کلی سریع از داده ها ارائه می دهد

  • اگر گروه های زیادی در داده ها وجود داشته باشد می توان از آن استفاده کرد

  • تحلیل خوشه‌ای زمانی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد که اقدامات مشابه غیرعادی انجام شود

  • تحلیل خوشه‌ای را می‌توان در طرح‌های ترتیب اضافه کرد و برای نزدیک‌ترین همسایگان خوب است

رویکردهای تحلیل خوشه‌ای

تعدادی از رویکردهای مختلف برای انجام تجزیه و تحلیل خوشه ای استفاده می شود که به دو تقسیم می شوند

  • روش سلسله مراتبی - روشهای انباشته و روشهای تقسیم

  • روش غیر سلسله مراتبی که به عنوان روش های خوشه بندی K-means نیز شناخته می شود

اهداف دوره تحلیل خوشه ای

در پایان این دوره می توانید بدانید

  • نحوه استفاده از تحلیل خوشه ای در داده کاوی

  • درباره انواع مختلف خوشه ها

  • درباره کاربردهای بازاریابی تحلیل خوشه ای

  • پیامدهای طیف گسترده ای از تکنیک های خوشه بندی

  • از خوشه بندی در تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید


سرفصل ها و درس ها

تجزیه و تحلیل خوشه ای و یادگیری ماشینی بدون نظارت با MS Excel Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning with MS Excel

  • مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project

  • معرفی داده ها Data Introduction

  • فرمت داده و انتخاب Data Format and Selection

  • فاز خوشه بندی قسمت 1 Clustering Phase Part 1

  • فاز خوشه بندی قسمت 2 Clustering Phase Part 2

  • فاز خوشه بندی قسمت 3 Clustering Phase Part 3

  • فاز خوشه بندی قسمت 4 Clustering Phase Part 4

  • فاز خوشه بندی قسمت 5 Clustering Phase Part 5

  • فاز خوشه بندی قسمت 6 Clustering Phase Part 6

  • فاز خوشه بندی قسمت 7 Clustering Phase Part 7

  • فاز خوشه بندی قسمت 8 Clustering Phase Part 8

  • طرح پراکنده Scatter Plot

  • تجزیه و تحلیل خوشه ای مرحله نهایی Cluster Analysis Final Phasing

  • طرح پراکنده Scatter Plot

  • نتیجه Conclusion

تجزیه و تحلیل خوشه ای و یادگیری ماشینی بدون نظارت Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning

  • مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project

  • نمای کلی خوشه بندی Clustering Overview

  • توضیح داده ها Data Explanation

  • الگوریتم خوشه بندی Clustering Algorithm

  • خوشه بندی با استفاده از متغیرهای مقیاس شده Clustering using scaled Variables

تجزیه و تحلیل خوشه ای و یادگیری ماشینی بدون نظارت - مفاهیم اساسی Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning - Basic Concepts

  • معنی تحلیل خوشه ای Meaning of Cluster Analysis

  • درک تحلیل خوشه ای از طریق مثال Understanding Cluster Analysis through example

  • مثال در مورد تجزیه و تحلیل خوشه ای (ادامه دارد) Example on Cluster Analysis (continues)

  • روش سلسله مراتبی خوشه بندی Hierarchical method of Clustering

  • خوشه بندی تک پیوند Single link clustering

  • 1-روش پیوند، روش واردز، k به معنای خوشه بندی است 1-Linkage method,Wards method,k means clustering

  • K به معنی و مثال K معنی، تفاوت بین ارثی K means and Example of K means, difference between heirarchic

  • مثال K به معنای خیر است. خوشه، آزمون های آماری، دندوگرام، طرح اسکری Example of K means no. of cluster, Statistical tests, Dendogram, scree plot

  • تجزیه و تحلیل خوشه ای دو مرحله ای، ارزیابی Two step cluster analysis.,Evaluation

  • مثال برای حذف لیست و دو به دو مقادیر از دست رفته، پنجره های SPSS o Example for Listwise and Pairwise deletion of missing values , SPSS windows of o

  • K به معنای تئوری خوشه، ویندوز spss برای k معنی، حذف لیستی و زوجی است. K means cluster theory, spss windows for k means, listwise and pairwise deletion

  • تجزیه و تحلیل خوشه ای دو مرحله ای Two step cluster analysis

نمایش نظرات

مجموعه دوره آموزشی بدون نظارت ماشین تحلیل خوشه ای
جزییات دوره
6.5 hours
46
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
3,379
از 5
ندارد
دارد
دارد
EDU CBA
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

EDU CBA EDU CBA

مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.