انجام پروژه و پایان نامه دانشگاهی و نگارش مقاله ISI........ تلگرام:09371595667

محبوبترین محصولات

اطلاعیه فروشگاه

انجام پروژه دانشگاهی و شبیه سازی مقالات دررشته مهندسی و و نگارش مقالات ISI ..........تلگرام:powerelectric4u@............

شبیه سازی الگوریتم خوشه بندی Comclus

شبیه سازی الگوریتم خوشه بندی Comclus

شبیه سازی الگوریتم خوشه بندی COMCLUS

در تجزیه و تحلیل خوشه یا خوشه بندی، گروه بندی مجموعه ای از اشیاء انجام می شود اینکار به این صورت است که اشیاء در یک گروه (به نام خوشه) در مقایسه با دیگر دسته ها (خوشه ها) مشابه تر هستند. این وظیفه اصلی داده کاوی اکتشافی است و یک روش معمول برای تجزیه و تحلیل داده های آماری است که در بسیاری از زمینه ها از جمله یادگیری ماشین، تشخیص الگو،تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک، فشرده سازی داده ها و گرافیک کامپیوتری استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل خوشه ای خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است و می تواند توسط الگوریتم های مختلفی به دست آید که در درک آنچه که یک خوشه را تشکیل می دهند و نحوه کارآمدی آنها را پیدا می کند.

اصطلاحات خوشه ها شامل گروه هایی با فاصله های کم بین اعضای خوشه، مناطق متراکم فضای داده، فواصل و یا توزیع های آماری خاص است. بنابراین خوشه بندی می تواند به عنوان یک مسئله بهینه سازی چند هدفه صورت گیرد. الگوریتم خوشه بندی مناسب و تنظیمات پارامتر (از جمله پارامترهایی مانند تابع فاصله مورد استفاده، آستانه تراکم یا تعداد خوشه مورد انتظار) بستگی به تنظیم مجموعه داده ها توسط فرد و استفاده خاص فرد از نتایج دارد. تجزیه و تحلیل خوشه ای یک روش اتوماتیک نیست، بلکه یک فرآیند تکراری از کشف دانش یا بهینه سازی چند هدفه تعاملی است که شامل آزمایش و شکست است. اغلب لازم است که داده های پیش پردازش شده و پارامترهای مدل اصلاح شوند تا نتیجه حاصل ، همان نتیجه ی دلخواه باشد.

علاوه بر اصطلاحات خوشه بندی، تعدادی از اصطلاح با معانی مشابه وجود دارد، از جمله طبقه بندی خودکار، طبقه بندی عددی، روش شناسی و تجزیه و تحلیل توپولوژیکی. تفاوت های کم اغلب در نتایج استفاده می شود: در داده کاوی، نتیجه گروه ها مورد توجه هست و در طبقه بندی خودکار، قدرت تشخیصی مورد توجه است.

تجزیه و تحلیل خوشه ای در انسان شناسی توسط Driver و Kroeber در سال 1932 آغاز شد و در روان شناسی توسط زوبین در سال 1938 و رابرت تیرون در سال[۱] 1939[۲] معرفی شد و در سال 1943 [۳]برای طبقه بندی نظریه رفتاری در روانشناسی شخصیت توسط Cattell استفاده شد.

الگوریتم

همانطور که در بالا ذکر شد، الگوریتم های خوشه بندی را می توان بر اساس مدل خوشه ای طبقه بندی کرد. در ادامه نمونه های برجسته ای از الگوریتم های خوشه بندی بیان شده است، زیرا احتمالا بیش از 100 الگوریتم خوشه بندی منتشر شده وجود دارد. همه مدلها برای خوشه هایشان بیان نشده اند، بنابراین نمی توان به راحتی دسته بندی کرد.

الگوریتم خوشه بندی عینی "صحیح" وجود ندارد، اما همانطور که اشاره شد، "خوشه بندی در چشم بیننده است."[۴] بهترین الگوریتم خوشه بندی برای یک مسئله خاص، اغلب باید به صورت تجربی انتخاب شود، مگر اینکه یک دلیل ریاضی برای ترجیح دادن یک مدل خوشه بر دیگری وجود داشته باشد. لازم به ذکر است که یک الگوریتم که برای یک نوع مدل طراحی شده است و در یک مجموعه داده ای که شامل تفاوت اساسی مدل است، شکست می خورد. به عنوان مثال، k-means نمیتواند خوشه های غیرمحدب را پیدا کند.[۴]

خوشه بندی براساس اتصال (خوشه بندی سلسه مراتبی)

خوشه بندی براساس اتصال، که همچنین به عنوان خوشه بندی سلسله مراتبی شناخته می شود، بر مبنای ایده اصلی اشیائی است که بیشتر مربوط به اشیای نزدیک، نسبت به اشیاء دورتر است. این الگوریتم ها "اشیا" را برای ایجاد "خوشه ها" بر اساس فاصله آنها متصل می کنند. خوشه را می توان به طورکلی با حداکثر فاصله مورد نیاز برای اتصال قطعات خوشه توصیف کرد. در فاصله های مختلف، خوشه های متفاوتی شکل می گیرند که می تواند با استفاده از یک دندروگرام نشان داده شود، که توضیح می دهد که نام معمول "خوشه بندی سلسله مراتبی" از آن می آید: این الگوریتم ها یک پارتیشن بندی مچموعه داده را ارائه نمی دهند، بلکه یک سلسله مراتب گسترده ای از خوشه هایی که در فاصله های معینی با یکدیگر ادغام می شوند، ارائه میدهد. در یک دندروگرام، محور y نشان دهنده فاصله ای است که خوشه ها ادغام می کنند، در حالی که اشیا در امتداد محور x قرار می گیرند به طوری که خوشه ها با هم مخلوط نمی شوند.

خوشه بندی سلسله مراتبی شامل دو نوع خوشه بندی می‌باشد:

single linkage -1 این روش که به روش Bottom-Up و Agglomerative نیز معروف است روشی است که در آن ابتدا هر داده به عنوان یک خوشه در نظر گرفته می‌شود. در ادامه با به کار‌گیری یک الگوریتم هر بار خوشه‌های دارای ویژگی‌های نزدیک به هم با یکدیگر ادغام شده و این کار ادامه می‌یابد تا به چند خوشهٔ مجزا برسیم. مشکل این روش حساس بودن به نویز و مصرف زیاد حافظه می‌باشد.

complete linkage -2 در این روش که به روش Top-Down و Divisive نیز معروف است ابتدا تمام داده‌ها به عنوان یک خوشه در نظر گرفته شده و با به کار‌گیری یک الگوریتم تکرار شونده هربار داده‌ای که کمترین شباهت را با داده‌های دیگر دارد به خوشه‌های مجزا تقسیم می‌شود. این کار ادامه می‌یابد تا یک یا چند خوشه یک عضوی ایجاد شود. مشکل نویز در این روش برطرف شده‌است.

  • مثال هایی از خوشه linkage
  • single linkage بر روی داده های گوسی

  • single linkage بر روی خوشه براساس density

خوشه بندی براساس centroid

در خوشه بندی براساس centroid، خوشه ها با یک بردار مرکزی نشان داده می شوند، که ممکن است لزوما جزء مجموعه داده نباشد. هنگامی که تعدادی از خوشه ها به k متصل می شوند، خوشه بندی k-means یک تعریف رسمی را به عنوان یک مسئله بهینه سازی ارائه می دهد.

روش میانگین k در عین سادگی یک روش بسیار کاربردی و پایه چند روش دیگر مثل خوشه بندی فازی و Segment-wise distributional clustering Algorithm می‌باشد.روش کار به این صورت است که ابتدا به تعداد دلخواه نقاطی به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته می‌شود. سپس با بررسی هر داده، آن را به نزدیک‌ترین مرکز خوشه نسبت می‌دهیم. پس از اتمام این کار با گرفتن میانگین در هر خوشه می‌توانیم مراکز خوشه و به دنبال آن خوشه‌های جدید ایجاد کنیم. (با تکرار مراحل قبل)از جمله مشکلات این روش این است که بهینگی آن وابسته به انتخاب اولیه مراکز بوده و بنابراین بهینه نیست. مشکلات دیگر آن تعیین تعداد خوشه‌ها و صفر شدن خوشه‌ها می‌باشد.

K-means دارای تعدادی خواص نظری است. اول، فضای داده را به یک ساختار معروف به یک نمودار Voronoi تقسیم می کند. دوم، به لحاظ مفهومی نزدیک به طبقه بندی نزدیکترین همسایه است و به همین علت در یادگیری ماشین محبوب است. سوم، می توان آن را به عنوان تنوع خوشه بندی براساس مدل مشاهده کرد.

  • مثال هایی از خوشه بندی k-means
  • جداسازی داده های K-means در Voronoi-cells

  • عدم نمایش K-means برای خوشه های براساسdensity

خوشه بندی براساس توزیع

این مدل خوشه بندی که دقیقا مربوط به آمار می باشد، بر اساس مدل های توزیع است.خوشه ها به راحتی می توانند به عنوان اشیایی تعریف می شوند که به احتمال زیاد ب توزیع یکسانی دارند. یک ویژگی خوب این رویکرد این است که با نمونه برداری از اشیاء تصادفی از یک توزیع، دقیقا شبیه نحوه تولید مجموعه داده های مصنوعی است. مبنای نظری این روش ها عالی است، ولی مشکل اصلی overfitting دارند، مگر اینکه محدودیت ها بر پیچیدگی مدل قرار بگیرد.

یک روش شناخته شده ،مدل مخلوط گاوس (با استفاده از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه داده ها معمولا با یک ثابت (برای جلوگیری از overfitting) تعداد توزیع های گاوسی که به صورت تصادفی استفاده شده و به منظور مناسب تر کردن مجموعه داده مدل ، پارامترهای آن به طور تکراری بهینه شده است که به یک بهینه محلی همگرا می شود، بنابراین در طول چند اجرا ممکن است نتایج متفاوتی تولید کند. به منظور به دست آوردن خوشه بندی سخت، اشیاء اغلب به توزیع گاوسی که به احتمال زیاد متعلق به آنهاست، اختصاص داده است که برای خوشه بندی نرم، اینکار لازم نیست.خوشه بندی مبتنی بر توزیع، مدل های پیچیده ای را برای خوشه ها ایجاد می کند که می تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد.

 


اشتراک بگذارید:


پرداخت اینترنتی - دانلود سریع - اطمینان از خرید

پرداخت هزینه و دریافت فایل

مبلغ قابل پرداخت 390,000 ریال

درصورتیکه برای خرید اینترنتی نیاز به راهنمایی دارید اینجا کلیک کنید


فایل هایی که پس از پرداخت می توانید دانلود کنید

نام فایلحجم فایل
Project_1959647_3728.zip782.2k





شبیه سازی مدل بانک خازن سوییچینگ در متلب

شبیه سازی مدل بانک خازن سوییچینگ در متلب شبیه سازی مدل بانک خازن سوییچینگ در متلب صنعت بیشتر بارها از نوع سلفی مقاومتی هستند.موتورها ،ترانسها،کوره های القایی و حتی مبدلهای قدرت مثل یکسو سازهای تریستوری که مدار کموتاسیون نیز دارند این خاصیت سلفی- مقاومتی را دارند. خاصیت سلفی باعث ایجاد توانی با نام توان راکتیو در شبکه برق می شود.این توان راکتیو که توسط یک کارگاه تولیدی از شبکه برق درخواست می شود یکسری مشکلات برای شبکه برق مثل افزایش جریا ...

توضیحات بیشتر - دانلود 19,000 تومان

شبیه سازی Z-SEP پروتکل انتخابات زون پایدار برای شبکه های سنسور بی سیم در متلب

شبیه سازی Z-SEP پروتکل انتخابات زون پایدار برای شبکه های سنسور بی سیم در متلب شبیه سازی Z-SEP پروتکل انتخابات زون پایدار برای شبکه های سنسور بی سیم در متلب پیشرفت‌های اخیر در زمینه الکترونیک و مخابرات بی‌سیم توانایی طراحی و ساخت حسگرهایی را با توان مصرفی پایین، اندازه کوچک، قیمت مناسب و کاربری‌های گوناگون داده‌است. این حسگرهای کوچک که توانایی انجام اعمالی چون دریافت اطلاعات مختلف محیطی بر اساس نوع حسگر، پردازش و ارسال آن اطلاعات را دارند، موجب پیدایش اید ...

توضیحات بیشتر - دانلود 29,000 تومان

شبیه سازی کنترل تطبیقی در سیستم بازخورد با MATLAB

شبیه سازی کنترل تطبیقی در سیستم بازخورد با MATLAB شبیه سازی کنترل تطبیقی در سیستم بازخورد با MATLAB عکس 1 عکس 2 عکس 3 عکس 4 ...

توضیحات بیشتر - دانلود 19,000 تومان

شبیه سازی کالیبراسیون دیجیتال پسزمینه مبدل آنالوگ به دیجیتال در متلب

شبیه سازی کالیبراسیون دیجیتال پسزمینه مبدل آنالوگ به دیجیتال در متلب شبیه سازی کالیبراسیون دیجیتال پسزمینه مبدل آنالوگ به دیجیتال در متلب   مبدل آنالوگ به دیجیتال با تقریبات متوالیSAR( ارائه شده است. به دلیل سرعت و توان متوسط، این مبدل در کاربردهای انتقال داده بسیار کارآمداست. از معماری اسپلیتsplit استفاده شده که امکان کالیبراسیون کاملاً دیجیتالی را فراهم می کند و خطای غیرخطی ناشی از عدم تطبیق خازنهای مبدل را با تصحیح وزن های مربوطه رفع می کن د. همچنین از مبنا ...

توضیحات بیشتر - دانلود 39,000 تومان

شبیه سازی مقاله هماهنگی PSS و کنترل کننده SVC برای بهبود پایداری سیستم قدرت با متلب

شبیه سازی مقاله هماهنگی PSS و کنترل کننده SVC برای بهبود پایداری سیستم قدرت با متلب شبیه سازی مقاله هماهنگی PSS و کنترل کننده SVC برای بهبود پایداری سیستم قدرت با متلب به همراه گزارش کار برای اجرای شبیه سازی در متلب نیاز به نصب تولباکس psat در متلب می باشد.   Coordination of PSSs and SVC Damping Controller to Improve Probabilistic Small-Signal Stability of Power System With Wind Farm Integration 2016IEEE Transaction دانلود مقاله انگلیسی   چکیده مقاله: در این مقاله یک ال ...

توضیحات بیشتر - دانلود 39,000 تومان

دیگ بخار بویلر

دیگ بخار بویلر دیگ بخار بویلر فایل ورد 48 صفحه ديگهاي بخار براي توليد بخار آب گرم بمنظور توليد برق ، استفاده در پروسه هاي صنعتي و گرمايش بكار مي روند. ديگهاي بخار بر اين اساس طراحي مي شوند كه انرژي را كه معمولاً از احتراق سوختها بدست مي آيد به سيال درون ديگ انتقال مي دهند و بخار يا آبگرم با فشار ، درجه حرارت و كيفيت مورد نياز توليد مي كنند و در اين روند بايستي ضايعات حرارتي تا حد ممكن كاهش يابد. صنايع شيميايي ، ...

توضیحات بیشتر - دانلود 19,000 تومان

مدیریت ارتباط با مشتری

مدیریت ارتباط با مشتری مدیریت ارتباط با مشتری فرمت فایل ورد 57 صفحه در سال­های اخیر با پیشرفت­های حاصله در زمینه فن­آوری اطلاعات و ارتباطات و نیز تحولات انجام گرفته در بازار، رقابت بر سر کسب مشتری تشدید شده و شاهد ظهور مفهوم مدیریت ارتباط با مشتری ( CRM ) به عنوان یک رویکرد مهم در کسب و کار بوده ایم. CRM به معنی مدیریت ارتباط با مشتری و نه بازاریابی ارتباط با مشتری است. مدیریت مفهومی گسترده­تر از بازار ...

توضیحات بیشتر - دانلود 14,000 تومان

بازيابي داده‌ها از فايل‌هاي موجود

بازيابي داده‌ها از فايل‌هاي موجود بازيابي داده‌ها از فايل‌هاي موجود فایل ورد 41 صفحه در این پروژه ما قصد داشتیم، روال کاری کلینیک تخصصی خون را به صورت مکانیزه درآوریم. البته بخش حسابداری به صورت کامپیوتری بود و ما سیستم پذیرش بیمار و تشکیل پرونده و همچنین اطلاعات مربوط به کارکنان را در نرم افزار طراحی شده لحاظ کردیم. در این کلینیک تخصصی 4 پزشک فوق تخصص خون مشغول به کارند. یک بخش برای شیمی درمانی و یک آزمایشگاه کوچک بر ...

توضیحات بیشتر - دانلود 14,000 تومان

شبیه سازی ماکزیمم بارگذاری در دیگسایلنت با برنامه نویسی DPL

شبیه سازی ماکزیمم بارگذاری در دیگسایلنت با برنامه نویسی DPL شبیه سازی ماکزیمم بارگذاری در دیگسایلنت با برنامه نویسی DPL با استفاده از نرم افزار Digsilent می‌توان تقریباً هر شبکه قدرتی را به صورت گرافیکی ترسیم نمود و محاسباتی همچون پخش بار، اتصال کوتاه، آنالیز گذرا، جایابی بهینه خازن، بهینه سازی سایز کابل و … که در قالب توابع متنوع ارائه می‌گردد، را انجام داد. علاوه بر این امکانات دیگری نظیر برنامه نویسی به زبان DPL و تعریف مدل‌های DSL ...

توضیحات بیشتر - دانلود 19,000 تومان

آموزش شبیه سازی دیگسایلنت

آموزش شبیه سازی دیگسایلنت آموزش شبیه سازی دیگسایلنت   Digsilent  در عین اینکه میتواند بعنوان یک ابزار محاسباتی قوی برای سیستم‌های قدرت در مقیاس بزرگ استفاده شود همچنین بعنوان یک ابزار جیبی برای حل مسائل برق استفاده میگردد.الگوریتم و تکنیک‌های مدلسازی این نرم افزار مطمئن و قابل انعطاف می‌باشد بگونه‌ای که قادر است طیف وسیعی از رفتارهای سیستم قدرت را در حالتهای ماندگار و یا گذرا شبیه سازی و محاسب ...

توضیحات بیشتر - دانلود 14,000 تومان

بانک اطلاعاتی

بانک اطلاعاتی بانک اطلاعاتی بانك اطلاعاتي مجموعه‌اي از داده‌هاي پايدار است كه توسط برنامه‌هاي كاربردي موجود در يك موسسه مورد استفاده قرار مي‌گيرد. منظور از پايداري اين است كه نوع داده‌هاي بانك اطلاعاتي با داده‌هاي ناپايداري مثل داده‌هاي ورودي داده‌هاي خروجي دستورات كنترلي صف‌ها بلوك‌هاي كنترل نرم‌افزار نتايج موقت و به طور كلي تمام داده‌هايي كه ماهيت آن ...

توضیحات بیشتر - دانلود 14,000 تومان

شبیه سازی شبکه ۱۴ باسه استاندارد IEEE در دیگسایلنت

شبیه سازی  شبکه ۱۴ باسه استاندارد IEEE در دیگسایلنت شبیه سازی شبکه ۱۴ باسه استاندارد IEEE فایل شبکه 14 باسه استاندارد IEEE که در نرم افزار Digsilent شبیه سازی شده است، در اختیار علاقه مندان قرار می گیرد. DIgSILENT PowerFactory یکی از قوی‌ترین نرم افزار‌ها در زمینه شبکه‌های توزیع و نیروگاههای برق Power Factory DIgSILENT ( مخفف DIgital SImuLator for Electrical NeTwork ) است که یک ابزار شبیه سازی محاوره ائی برای محاسبه و تحلیل رفتار سیس ...

توضیحات بیشتر - دانلود 19,000 تومان

آخرین محصولات فروشگاه