تحلیل خوشه‌ای

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول و اهمیت یادگیری نظارت نشده، به‌ویژه خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• اعمال تکنیک‌های خوشه‌بندی در مجموعه‌ داده‌های مختلف برای کشف الگو و اکتشاف داده.
• پیاده‌سازی تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد و تفسیر فضای ویژگی کاهش‌یافته

توضیحات دوره

دوره «تحلیل خوشه‌ای» به دانشجویان مفاهیم بنیادی یادگیری نظارت نشده را معرفی کرده و بر تکنیک‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان روش‌های مختلف خوشه‌بندی، از جمله خوشه‌بندی پارتیشن‌بندی، سلسله‌مراتبی، مبتنی بر چگالی و مبتنی بر شبکه را بررسی خواهند کرد. همچنین دانشجویان با تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد آشنا خواهند شد. از طریق آموزش‌های تعاملی و مطالعات موردی عملی، دانشجویان تجربه‌ عملی در اعمال تکنیک‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در مجموعه‌ داده‌های مختلف کسب خواهند کرد.

در این دوره قادر به درک موارد زیر خواهید بود:

• درک اصول و اهمیت یادگیری نظارت نشده، به‌ویژه خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• یادگیری مفاهیم و کاربردهای روش‌های خوشه‌بندی پارتیشن‌بندی، سلسله‌مراتبی، مبتنی بر چگالی و مبتنی بر شبکه
• بررسی اصول ریاضی الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای درک نحوه کار آنها
• اعمال تکنیک‌های خوشه‌بندی در مجموعه‌ داده‌های مختلف برای کشف الگو و اکتشاف داده
• درک مفهوم کاهش ابعاد و اهمیت آن در کاهش پیچیدگی فضای ویژگی
• پیاده‌سازی تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد و فضای ویژگی کاهش‌یافته
• ارزیابی نتایج خوشه‌بندی و اثربخشی کاهش ابعاد با استفاده از متریک‌های مناسب عملکرد
• اعمال تکنیک‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در مطالعات موردی واقعی برای کسب بینش‌های معنادار

در طول دوره، دانشجویان به‌صورت فعال در آموزش‌ها و مطالعات موردی شرکت کرده و مهارت‌های تحلیل خوشه‌ای و کاهش ابعاد خود را تقویت کرده و تجربه‌ عملی در اعمال این تکنیک‌ها در مجموعه‌ داده‌های مختلف کسب خواهند کرد. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت‌کنندگان به‌خوبی برای موفقیت در تسک‌های یادگیری نظارت نشده و اتخاذ تصمیمات آگاهانه با استفاده از تکنیک‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد آماده خواهند شد.