جلسه بیست و یکم: روش‌های خوشه‌بندی در داده‌کاوی | K-Means، DBSCAN و Agglomerative Clustering

در این جلسه از درس مفاهیم داده‌کاوی، با خوشه‌بندی (Clustering) به عنوان یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت آشنا می‌شویم. این تکنیک‌ها به ما کمک می‌کنند تا الگوها و گروه‌های پنهان در داده‌ها را بدون نیاز به برچسب‌گذاری شناسایی کنیم.
مطالب این جلسه شامل:
مروری بر مفاهیم اولیه خوشه‌بندی و تفاوت آن با دسته‌بندی
آشنایی با الگوریتم محبوب K-Means و نحوه تعیین تعداد خوشه‌ها
بررسی روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Agglomerative Clustering)
این جلسه برای درک بهتر تحلیل اکتشافی داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌های پیچیده‌تر بسیار کاربردی است.
#داده_کاوی
#خوشه_بندی
#KMeans
#DBSCAN
#AgglomerativeClustering
#یادگیری_بدون_نظارت
#تحلیل_داده
#DataMining
#Clustering
#UnsupervisedLearning
#علم_داده
#مبانی_داده_کاوی