1-2 تکنیکهای داده‌کاوی………………………………………………………………………………………4

1-3 مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی…………………………………………………………………………………4

1-4 تفاوت خوشه­بندی و دسته­بندی……………………………………………………………………..5

1-5 یادگیری با نظارت در مقابل یادگیری بدون‌نظارت…………………………………………….6

1-6 کاربردهای خوشه‌بندی…………………………………………………………………………………6

1-7 تقسیم‌بندی روش‌های خوشه‌بندی از جنبه های گوناگون ………………………………..7

1-8 طبقه ­بندی دیگری از روش های اصلی خوشه­بندی……………………………………………..8

1-8-1 روش افرازبندی…………………………………………………………………………………8

1-8-1-1 روش خوشه‌بندی K-Means (C-Means یا C-Centeriod)………………………

1-8-1-2 الگوریتم خوشه‌بندی LBG…………………………………………………………………

1-8-2 روش های سلسله مراتبی……………………………………………………………………..12

1-8-2-1 خوشه‌بندی با روش Single-Link…………………………………………………….

1-8-2-2 خوشه‌بندی با روش Complete-Link……………………………………………….

1-8-2-3 خوشه‌بندی با روش Average-Link…………………………………………………

1-8-2-4 دیگر روش های خوشه بندی سلسله مراتبی…………………………………..16

1-8-3 روش مبتنی برچگالی………………………………………………………………………..18

1-8-3-1 الگوریتم خوشه‌بندی براساس چگالی DBSCAN……………………………

1-8-3-2 الگوریتم سلسله مراتبی خوشه‌بندی براساس چگالی OPTICS …………..

1-8-4 روش های مبتنی بر شبکه های مشبک (Grid based)……………………………..

1-8-5 روش های مبتنی بر مدل………………………………………………………………………..23

1-8-6 روش های فازی………………………………………………………………………………..23

1-9 هدف خوشه بندی ……………………………………………………………………………………..23

1-10 اندازه ­گیری کیفیت خوشه­بندی……………………………………………………………………25

1-11 بررسی تکنیکهای اندازه‌گیری اعتبار خوشه‌ها……………………………………………….25

1-12 شاخصهای اعتبارسنجی…………………………………………………………………………….27

1-12-1 شاخص دون (Dunn Index)……………………………………………………………

1-12-2 شاخص دیویس بولدین (Davies Bouldin Index)…………………………….

1-12-3 شاخص‌های  اعتبارسنجی ریشة میانگین مربع انحراف از معیار (RMSSDT) و ریشة R (RS)….

1-12-4 شاخص اعتبار‌سنجی SD………………………………………………………………..

1-12-5 شاخص اعتبارسنجی S_Dbw………………………………………………………..

1-12-6 آزمایش ومقایسه کارایی شاخص‌های اعتبار سنجی……………………………..33

1-13 خوشه‌بندی ترکیبی………………………………………………………………………..37

1-13-1 ایجاد پراکندگی در خوشه‌بندی ترکیبی……………………………………………..37

1-13-2 تابع توافقی ………………………………………………………………………………….39

1-13-3 مشکلات پیش روی خوشه‌بندی ترکیبی……………………………………………40

فصل دوم – ادبیات و پیشینه تحقیق …………………………………………………………. 42

2-1 مقدمه……………………………………………………………………………………………………..43

2-2 خوشه بندی فازی …………………………………………………………………………………..43

2-3 الگوریتم خوشه بندی c میانگین (Fuzzy c-mean)………………………………….

2-4 الگوریتم PFCM…………………………………………………………………………………

2-5 الگوریتم AFCM………………………………………………………………………….

2-6 الگوریتم FPCM…………………………………………………………………………..

2-7 الگوریتم خوشه بندی c میانگین برای داده های نویزی………………………………..53

2-8 الگوریتم KFCM……………………………………………………………………………………

2-9 توابع ارزیابی خوشه ………………………………………………………………………………56

2-9-1 تابع ارزیابی ضریب افراز……………………………………………………………….57

2-9-2 تابع ارزیابی آنتروپی افراز………………………………………………………………57

2-9-3 تابع Fukuyama and Sugeno………………………………………………………………..

2-9-4 تابع Beni Xie and ……………………………………………………………………………….

2-9-5 تابع N.Zahid………………………………………………………………………………………….

2-9-6 تابع M.Ramze Rezaee……………………………………………………………………….

2-10 خوشه‌بندی ترکیبی……………………………………………………………………………62

فصل سوم – روش تحقیق…………………………………………………………………….. 68

3-1 مقدمه ……………………………………………………………………………………………….69

3-2 فرضیات روش پیشنهادی……………………………………………………………………..70

3-3 شرح مفصلی از روش پیشنهادی……………………………………………………………72

3-4 شرح الگوریتم…………………………………………………………………………………….83

فصل چهارم – محاسبات و یافته های تحقیق …………………………………………………85

4-1 مقدمه……………………………………………………………………………………………….86

4-2 نتایج خوشه بندی به روش پیشنهادی…………………………………………………..86

4-3 مقایسه ای با الگوریتم های خوشه بندی پایه ………………………………………..87

4-4 مقایسه با روش های خوشه بندی ترکیبی …………………………………………….90

فصل پنجم – نتیجه گیری و پیشنهادات……………………………………………………….. 92

5-1 جمع بندی…………………………………………………………………………………………….93

5-2 پیشنهادات…………………………………………………………………………………………….95

پیوست…………………………………………………………………………………………… 96

منابع و مآخذ ………………………………………………………………………………… 100

چکیده:

خوشه بندی فازی و ترکیبی از موضوعات قابل توجه در داده کاوی محسوب می شوند .اگر چه در سالهای اخیر الگوریتم های خوشه بندی فازی به سرعت در حال رشد هستند ،اما تکنیک های خوشه بندی ترکیبی فازی رشد چندانی نکرده اند و اکثر آنها از طریق تبدیل توابع ترکیب به نسخه فازی تبدیل شده اند .در این پایان نامه یک الگوریتم خوشه بندی فازی مبتنی بر گراف ارائه شده است. رویکرد پیشنهادی از ماتریس های عضویت حاصل از افراز های فازی که از الگوریتم های مختلف فازی نتیجه شده ،بهره گرفته است و سپس ماتریس های همبستگی فازی را برای هر الگوریتم ایجاد می کند که هریک از عناصر آن بیانگر میزان همبستگی و اشتراک بین نمونه ها ی متناظر می باشد. سرانجام همه­ی این ماتریس ها در ماتریس استحکام ترکیب شده ودر نهایت نتیجه ی نهایی توسط فرایند کاهشی تکراری مبتنی بر گراف بدست می‌آید .تکرارهای این الگوریتم تا زمانیکه به تعداد خوشه ی تعیین شده در ابتدای فرایند دست یابیم ادامه می‌یابد.همچنین تعدادی مجموعه داده ی فرضی و مجموعه داده استاندارد Iris به منظور ارزیابی روش پیشنهادی استفاده شده است .رویکرد پیشنهادی نشان داد که نسبت به الگوریتم های پایه همچون Kmeans ،FCM وSpectral کاراتر بوده و در مقایسه با روش های خوشه‌بندی ترکیبی مختلف، رویکرد پیشنهادی حاوی نتایج قابل اطمینان و نرخ خطای کمتری است.

فصل اول: مقدمه و کلیات تحقیق

1-1- مقدمه ای بر داده کاوی

در دو دهه قبل توانایی های فنی بشر در تولید و جمع آوری داده ها به سرعت افزایش یافته است . عواملی نظیر به خدمت­گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم ، خدمات دولتی و پیشرفت در وسائل جمع­آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در این تغییرات نقش مهمی دارند. بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی ما را با حجم وحشتناکی ازداده و اطلاعات مواجه می‌کند. این رشد انفجاری در داده های ذخیره شده، نیاز مبرمی برای تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند.

داده کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده کاوی فرایندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انباره داده و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است.

داده‌کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می کند. [4]

اصلی ترین دلیلی که باعث شد داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در دسترس بودن حجم وسیعی از داده ها و نیاز شدید به اینکه از این داده ها اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنیم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسیعی از مدیریت کسب و کار وکنترل تولید و تحلیل بازار تا طراحی مهندسی و تحقیقات علمی مورد استفاده قرار می گیرد.

داده کاوی را می توان حاصل سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که این سیر تکاملی ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده می باشد، نظیر عملیات: جمع آوری داده ها وایجاد پایگاه داده، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها. تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم داده فراوان شده است .این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته، زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم .شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبدیل کنیم.

به طور ساده داده کاوی به معنای استخراج یا “معدن کاری ” دانش از مقدار زیادی داده خام است. البته این نامگذاری برای این فرایند تا حدی نامناسب است، زیرا به طور مثال عملیات معدن کاری برای استخراج طلا از صخره و ماسه را طلا کاوی می نامیم، نه ماسه کاوی یا صخره کاوی، بنابراین بهتر بود به این فرایند نامی شبیه به “استخراج دانش از داده” می دادیم که متاسفانه بسیارطولانی است.

دانش کاوی” به عنوان یک عبارت کوتاهتر به عنوان جایگزین، نمی تواند بیانگر تاکید واهمیت بر معدن کاری مقدار زیاد داده باشد. معدن کاری عبارتی است که بلافاصله انسان را به یاد فرایندی می اندازد که به دنبال یافتن مجموعه کوچکی از قطعات ارزشمند از حجم بسیار زیادی از مواد خام هستیم، با توجه به مطالب عنوان شده، با اینکه این فرایند تا حدی دارای نامگذاری ناقص است ولی این نامگذاری یعنی داده‌کاوی بسیار عمومیت پیدا کرده است. البته اسامی دیگری نیز برای این فرایند پیشنهاد شده که بعضا بسیاری متفاوت با واژه داده‌کاوی است، نظیر: استخراج دانش از پایگاه داده، استخراج دانش ، آنالیز داده / الگو، باستان شناسی داده ، و لایروبی داده ها. بسیاری از مردم داده کاوی را هم ارز با واژگانی نظیر کشف دانش در پایگاه داده می دانند[5].

کشف دانش دارای مراحل تکراری زیر است:

۱‐ پاکسازی داده ها (از بین بردن نویز و ناسازگاری داده ها)

۲‐ یکپارچه سازی داده ها (چندین منبع داده ترکیب می شوند)

۳‐ انتخاب داده ها (داده های مرتبط با آنالیز از پایگاه داده بازیابی می شوند)

۴‐ تبدیل کردن داده ها(تبدیل داده ها به فرمی که مناسب برای داده کاوی باشد مثل خلاصه سازی و همسانسازی)

۵ ‐داده کاوی (فرایند اصلی که روالهای هوشمند برای استخراج الگوها از داده ها به کار گرفته می شوند)

۶ ‐ارزیابی الگو (برای مشخص کردن الگوهای صحیح و مورد نظر به وسیله معیارهای اندازه گیری)

۷ ‐ارائه دانش (یعنی نمایش بصری، تکنیکهای بازنمایی دانش برای ارائه دانش کشف شده به کاربر استفاده می شود)

که بر طبق این دیدگاه داده کاوی تنها یک مرحله از کل فرایند است، البته به عنوان یک مرحله اساسی که الگوهای مخفی را آشکار می سازد[5].

2-1- تکنیک های داده کاوی

تکنیکهای استفاده شده در فرایند داده کاوی تعیین می کند که چه نوع الگویی در کار داده کاوی قابل دستیابی است.کار داده کاوی دو نوع عملکرد خواهد داشت: توصیف کننده و پیش بینی کننده داده کاوی توصیف کننده، به توصیف مشخصه عمومی داده ها می پردازد و داده کاوی پیش بینی کننده بر اساس داده های موجود به پیش بینی روند آتی می پردازد. از آنجاییکه بعضی از الگوها برای همه داده های منبع داده، قابل اعمال نیست، همیشه باید یک معیار اطمینان بخشی یا “میزان صحت ” به هر الگوی کشف شده نسبت داد. تکنیکهای داده کاوی بسیاری موجود است که با توجه به هدفی که از داده کاوی داریم از میان آنها بر می گزینیم.این تکنیکها همانند قوانین انجمنی، دسته بندی ،خوشه بندی و…بوده که هر یک شامل الگوریتم های بسیاری می باشد. ما در اینجا به خوشه بندی می پردازیم و الگوریتم های آنرا میکنیم وپیشرفتهای صورت گرفته در این تکنیک را بررسی مینماییم.

ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل و با فرمت ورد موجود است

متن کامل را می توانید دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن پایان نامه در این صفحه درج شده (به طور نمونه)