مروری بر انواع روش های خوشه بندی در یادگیری ماشین

در این مقاله، روش های مختلف خوشه بندی در یادگیری ماشین بررسی و تحلیل می شوند. این روش ها که بخش اساسی یادگیری بدون نظارت را تشکیل می دهند، ابزارهای قدرتمندی برای دسته بندی داده ها بر اساس شباهت ها و تفاوت ها فراهم می کنند. خوشه بندی شامل طیف وسیعی از الگوریتم ها نظیر پارتیشن بندی، سلسله مراتبی، چگالی و مدل محور است که هرکدام ویژگی ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در این مقاله، الگوریتم های مختلف خوشه بندی با تحلیل مزایا، معایب و کاربردهای آن ها مورد بررسی قرار می گیرد. همچنین، چالش های عمده و روش های بهبود کارایی این الگوریتم ها در پردازش داده های بزرگ و پیچیده نیز مورد توجه قرار گرفته است. هدف این مطالعه ارائه درک جامع از پیشرفت ها و روندهای پژوهشی آینده در این حوزه است.

کلیدواژه ها:

خوشه بندی ، یادگیری ماشین ، داده کاوی ، الگوریتم های خوشه بندی ، یادگیری بدون نظارت ، سلسله مراتبی.