روش خوشه‌بندی (K-Means و C-Means یا C-Centeriod)

  این روش علی‌رغم سادگی آن یک روش پایه برای بسیاری از روش‌های خوشه‌بندی دیگر (مانند خوشه‌بندی فازی) محسوب می‌شود. این روش روشی انحصاری و مسطح محسوب می‌شود.[1] برای این الگوریتم شکلهای مختلفی بیان شده است. ولی همة آنها دارای روالی تکراری هستند که برای تعدادی ثابت از خوشه‌ها سعی در تخمین موارد زیر دارند:

·        بدست آوردن نقاطی به عنوان مراکز خوشه‌ها این نقاط در واقع همان میانگین نقاط متعلق به هر خوشه هستند.

·        نسبت دادن هر نمونه داده به یک خوشه که آن داده کمترین فاصله تا مرکز آن خوشه را دارا باشد.

  

مقدمه ای از خوشه بندی

ما در جها نی پر از داده زند گی می کنیم. هر روزه انسانها با حجم وسیعی از اطلاعات روبه رو هستند که باید آنها را ذخیره ساز ی یا نمایش دهند. یکی از روشها ی حیاتی کنترل و مد یریت این داده ها، کلاس بند ی یا گروه بند ی داده های با خواص مشابه، درون مجموعه ای از دسته ها یا خوشه ها می باشد.

الگوریتم های کلاسترینگ

در این قسمت انواع الگوریتم های کلاسترینگ را بررسی می کنیم. الگوریتم های کلاسترینگ را می توان به دسته های اصلی زیر تقسیم بندی کرد:

• الگوریتم های کلاسترینگ ترتیبی

• الگوریتم های کلاسترینگ سلسله مراتبی 

• الگوریتم های کلا سترینگ مبتنی بر بهینه سازی تابع هزینه