پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون (الگوریتم کلاسترینگ کی میانگین)
این فایل بصورت کامل بوده و می توانید آن را شخصی سازی کرده و از آن جهت ارائه و پروژه های دانشجویی بهره بگیرید.
توضیح مختصر و کوتاه در مورد الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون :
الگوریتم کلاسترینگ K-means یا همان خوشه بندی K میانگین (K-means Clustering)، یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین و رایج‌ترین الگوریتم‌های خوشه بندی از نوع بدون نظارت یا همان نظارت نشده هستند و یکی از روش های خوشه بندی برای ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) Machine Learning به حساب می‌آید.
الگوریتم خوشه بندی K-means برای پیدا کردن دسته‌هایی در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد که برچسب مشخصی ندارند.
K-means می‌تواند برای تایید فرضیات تجاری درباره اینکه چه نوع دسته‌ها و نظم‌هایی در داده‌ها وجود دارند یا برای شناسایی دسته‌های ناشناخته در مجموعه داده‌های پیچیده به کار گرفته شود.
در این جا ابتدا توضیحاتی در مورد الگوریتم خوشه بندی K-means ارائه شده است و پس از آن نیز پیاده سازی K-means در پایتون به صورت ساده بیان شده است و توضیحات مراحل کدنویسی نیز ارائه گردیده است.
در پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون ، در حد امکان سعی شده است اغلب پروژه های آموزشی آماده کامپیوتر دارای فایل راهنما و گزارش کار یا فایل صوتی یا تصویری راهنما باشند تا در درک روند کدنویسی و پیاده سازی پروژه به شما عزیزان کمکی کرده باشند.
تمامی پروژه ها جنبه آموزشی دارند و به منظور دردسترس قرار گرفتن ساده تر اطلاعات در این فروشگاه جمع آوری شده اند و کمک قابل توجهی به یادگیری و آموزش برنامه ها و نرم افزارهای برنامه نویسی می کنند.
توضیحات پسوندهای موجود در فایل با موضوع پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
پس از تهیه محصول، بصورت اتوماتیک لینک دانلود یک فایل زیپ در اختیار شما قرار خواهد گرفت. شما پس از دانلود و استخراج فایل زیپ، تعدادی فایل با پسوندهای مختلف در اختیار خواهید داشت که توضیحات مختصری در مورد این فایل ها خدمتتان ارائه می کنیم.
نمونه تصویری از محیط کدنویسی ویژوال استدیو کد
فایل ورد Word :
احتمالا لازم باشد که شما تغییراتی در این فایل انجام دهید، لذا جهت انجام تغییرات لازم ، می توانید این فایل را ویرایش کرده و بصورت پی دی اف یا پاورپوینت در بیاورید.
در واقع فایل ورد شامل توضیحات کامل پروژه و کدهای پایتون می باشد.
فهرست مطالب این مقاله در فایل ورد به شرح زیر است:
| شماره صفحه | عنوان |
| 1 | اطلاعات اولیه |
| 1 | دیتاست (data set) آیریس (Iris) ؟ |
| 3 | مقدمه ای بر خوشه بندی |
| 4 | الگوریتم خوشه بندی k-means |
| 5 | مشکلات و معایب الگوریتم K-Means |
| 5 | کاربرد الگوریتم K-Means |
| 6 | رابطه ریاضی الگوریتم K-means چیست ؟ |
| 7 | طرح یک چالش ! تعیین k |
| 7 | روش آرنج (The elbow method) |
| 8 | پیاده سازی الگوریتم K-Means در پایتون |
| 8 | فراخوانی کتابخانه در پایتون |
| 14 | محاسبه تعداد بهینه خوشه ها |
| 17 | مقیاس بندی داده ها |
| 19 | آموزش مدل |
| 23 | بصری سازی |
| 25 | معیارهای ارزیابی |
| 27 | نتیجه گیری پیاده سازی الگوریتم K-Means |
| 28 | سپاس و قدردانی |
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
برخی از تصاویر فایل ورد Word :
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
برخی از تصاویر فایل پاورپوینت PowerPoint :
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون
کارمند سونار وب –
نظرات در مورد پروژه آماده پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی K-means در پایتون (الگوریتم کلاسترینگ k میانگین)