دانلود سمینار خوشه بندی بر مبنای الگوریتم Fuzzy c-means دانلود سمینار خوشه بندی بر مبنای الگوریتم Fuzzy c-means فرمت قابل ویرایش ورد word تعداد صفحات: ۲۲ صفحه خلاصه ای از فایل مقدمه خوشه به مجموعهای از دادهها گفته میشود که از زاویهی خاصی به هم شباهت دارند. به دسته بندی طبیعی دادههای نامتجانس به تعدادی خوشه بر اساس خصوصیات مشابه نیز خوشهبندی میگویند. اغلب از خوشهبندی به عنوان اولین گام دادهکاوی یاد میشود که قبل از سایر فرآیندها بر روی رکوردها اعمال میشود تا گروهی از رکوردهای مرتبط به هم به عنوان نقطه آغاز تحلیلها شناسایی شوند. هدف از خوشه بندی این است که دادههای موجود را به چندین گروه تقسیم کنند و در این تقسیمبندی دادههای گروههای مختلف باید حداکثر تفاوت ممکن را با هم داشته باشند و دادههای موجود در یک گروه باید بسیار به هم شبیه باشند. در این فصل، بعد از مقایسه روش خوشهبنـدی با روش طبقهبندی، روشهای مختلف خوشهبندی معرفی میگردد و در آخر به توضیح در مورد الگوریتم Fuzzy c-means که این تحقیق بر پایه آن بنا شده است، خواهیم پرداخت. فهرست ۲-۱- مقدمه. ۱ ۲-۲- خوشهبندی اطلاعات.. ۲ ۲-۲-۱- تفاوت خوشه بندی و طبقهبندی.. ۳ ۲-۲-۲-کاربردهای خوشهبندی.. ۳ ۲-۲-۳- انواع خوشه ها ۵ ۲-۲-۴- مراحل خوشه بندی.. ۵ ۲-۲-۵- انواع روشهای خوشه بندی.. ۸ ۲-۲-۶- خوشهبندی سلسله مراتبی.. ۹ ۲-۲-۶-۱- خوشه بندی سلسله مراتبی تقسیم شونده ۹ ۲-۲-۶-۲- خوشه بندی سلسله مراتبی متراکم شونده ۱۰ اتصال منفرد. ۱۰ اتصال میانگین.. ۱۱ اتصال کامل… ۱۱ ۲-۲-۷- خوشهبندی افرازبندی یا پارتیشنی.. ۱۲ ۲-۲-۷-۱-الگوریتم k-means. 13 ۲-۲-۸- خوشه بندی همپوشانی.. ۱۶ ۲-۲-۸-۱- خوشه بندی فازی.. ۱۶