مروری بر خوشه بندی در علم داده کاوی
عنوان مقاله: مروری بر خوشه بندی در علم داده کاوی
شناسه ملی مقاله: ECDS08_030
منتشر شده در هشتمین همایش ملی علوم و مهندسی دفاعی با رویکرد تهدیدات نوپدید در سال 1400
شناسه ملی مقاله: ECDS08_030
منتشر شده در هشتمین همایش ملی علوم و مهندسی دفاعی با رویکرد تهدیدات نوپدید در سال 1400
مشخصات نویسندگان مقاله:
محسن نوروزی - دکتری کامپیوتر، دانشکده کامپیوتر، شبکه و ارتباطات، دانشگاه امام حسین (ع)، تهران، ایران
علی ارشقی - دکتری برق مخابرات، دانشکده کامپیوتر، شبکه و ارتباطات، دانشگاه امام حسین (ع)، تهران، ایران
خلاصه مقاله:
محسن نوروزی - دکتری کامپیوتر، دانشکده کامپیوتر، شبکه و ارتباطات، دانشگاه امام حسین (ع)، تهران، ایران
علی ارشقی - دکتری برق مخابرات، دانشکده کامپیوتر، شبکه و ارتباطات، دانشگاه امام حسین (ع)، تهران، ایران
خوشه بندی یک تکنیک بدون نظارت در علم داده کاوی برای دسته بندی اطلاعات است که نقش برجسته ای درفعالیت های داده کاوی نظیر استخراج متن، تجزیه و تحلیل وب، بازیابی اطلاعات، زیست شناسی محاسباتی،بازاریابی و غیره دارد. از دیدگاه یادگیری ماشین، خوشه ها با الگوهای پنهان مطابقت داشته و سیستم حاصل ازآن یک مفهوم را نشان خواهد داد که نقش برجسته ای در تصمیم گیری های سازمانی دارد. در این مقاله ما بامفهوم خوشه بندی آشنا شده و سپس به بیان الگوریتم های خوشه بندی میپردازیم و شیوه پردازش یکی ازمهمترین الگوریتم های آن در سیستم های هدوپ را بیان می کنیم.
کلمات کلیدی: داده کاوی، خوشه بندی، k-means ، نگاشت کاهش، فاصله، میانه
صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/1577123/