سوال اول الگوریتم خوشه بندی،امیرحسینی نژاد

[Amir Hosseininezhad]

الگوریتم خوشه بندی را تعریف کنید و تاریخچه آن را بنویسید.

[Mohsen khazaei]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم
داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می
شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در
داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.

کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی هایی که با هم دارند گرو هبندی م یکند. هدف
اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه ای است که بیشترین شباهت در
یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه های دیگر را دارا باشد. به عنوان تعریف
ساده تر می توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و
در برابر اشیای متعلق به خوشه های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در
کلاسترینگ هر خوشه م یتواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود. مانند ساکنان
کره زمین در کشورهای مختلف جهان و استان ها و شهرستان های هر کشور در
جهان
تاریخچه
ایده خوشه بندی به عنوان روشی برای سازماندهی داده ها به دوران باستان باز
می گردد. اولین کاربرد شناخته شده از خوشه بندی در قرن پنجم قبل از میلاد
توسط فیثاغورس بود. او از خوشه بندی برای دسته بندی اعداد بر اساس خواص
عددی آنها استفاده کرد.

در قرن هفدهم جان گراونت از خوشه بندی برای مطالعه مرگ ومیر در لندن
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس سن، جنسیت و علت مرگ خوشه بندی کرد.

در قرن نوزدهم آدولف کتل از خوشه بندی برای مطالعه ویژگی های انسان
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس قد، وزن، اندازه سر وسایر معیارها خوشه
بندی کرد.

[mohsenboostani]

الگور یتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنو عی است که برای تقسیم داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگیهای مشترک استفاده می شود.
هدف اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی ا شیا ء به گون هایی است که بیشتر ین شباهت در یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروههای دیگر را دارا باشد
اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و در برابر اشیای متعلق به خوشه های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند

[maryambozorgiii]

الگور یتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنو عی است که برای تقسیم داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگیهای مشترک استفاده می شود.
هدف اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی ا شیا ء به گون هایی است که بیشتر ین شباهت در یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروههای دیگر را دارا باشد
اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و در برابر اشیای متعلق به خوشه های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند

[nadianazari]

1-الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.  کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی‌هایی که با هم دارند گروه‌بندی می‌کند. هدف اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه‌ای است که بیشترین شباهت در یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه‌های دیگر را دارا‌ باشد. به عنوان تعریف ساده‌تر می‌توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و در برابر اشیای متعلق به خوشه‌های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در کلاسترینگ هر خوشه می‌تواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود.

اولین الگوریتم خوشه بندی مدرن به نام K-means در سال 1957 توسط ترور فورگی معرفی شد.  اولین استفاده شناخته شده از الگوریتم خوشه بندی مدرن در سال 1960 توسط جوزف وند بود که از الگوریتم K-means برای خوشه بندی داده های مشتریان یک شرکت بزرگ نفتی استفاده کرد.  اولین الگوریتم خوشه‌بندی معروف، الگوریتم K-means است که توسط James Mac Queen درسال 1967 تکامل بیشتری یافت و رسما ابداع و استفاده شد. این الگوریتم اصلی برای حل مسائل خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها بر اساس فاصله آن‌ها از مراکز خوشه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده اصلی از این الگوریتم در مسائل داده‌کاوی و تحلیل داده است، اما از آن زمان تاکنون، این الگوریتم و نسخه‌های اصلاح شده آن در بسیاری از حوزه‌های دیگر هوش مصنوعی و محاسبات استفاده شده‌اند.

[Ali Khodadadi]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.  کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی‌هایی که با هم دارند گروه‌بندی می‌کند. هدف اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه‌ای است که بیشترین شباهت در یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه‌های دیگر را دارا‌ باشد. به عنوان تعریف ساده‌تر می‌توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و در برابر اشیای متعلق به خوشه‌های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در کلاسترینگ هر خوشه می‌تواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود. اولین الگوریتم خوشه بندی مدرن به نام K-means در سال 1957 توسط ترور فورگی معرفی شد.  اولین استفاده شناخته شده از الگوریتم خوشه بندی مدرن در سال 1960 توسط جوزف وند بود که از الگوریتم K-means برای خوشه بندی داده های مشتریان یک شرکت بزرگ نفتی استفاده کرد.  اولین الگوریتم خوشه‌بندی معروف، الگوریتم K-means است که توسط James Mac Queen درسال 1967 تکامل بیشتری یافت و رسما ابداع و استفاده شد. این الگوریتم اصلی برای حل مسائل خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها بر اساس فاصله آن‌ها از مراکز خوشه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده اصلی از این الگوریتم در مسائل داده‌کاوی و تحلیل داده است، اما از آن زمان تاکنون، این الگوریتم و نسخه‌های اصلاح شده آن در بسیاری از حوزه‌های دیگر هوش مصنوعی و محاسبات استفاده شده‌اند.

[a.zamani]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم
داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می
شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در
داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.

[aminkhedri1]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم
داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می
شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در
داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.

کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی هایی که با هم دارند گرو هبندی م یکند. هدف
اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه ای است که بیشترین شباهت در
یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه های دیگر را دارا باشد. به عنوان تعریف
ساده تر می توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و
در برابر اشیای متعلق به خوشه های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در
کلاسترینگ هر خوشه م یتواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود. مانند ساکنان
کره زمین در کشورهای مختلف جهان و استان ها و شهرستان های هر کشور در
جهان
تاریخچه
ایده خوشه بندی به عنوان روشی برای سازماندهی داده ها به دوران باستان باز
می گردد. اولین کاربرد شناخته شده از خوشه بندی در قرن پنجم قبل از میلاد
توسط فیثاغورس بود. او از خوشه بندی برای دسته بندی اعداد بر اساس خواص
عددی آنها استفاده کرد.

در قرن هفدهم جان گراونت از خوشه بندی برای مطالعه مرگ ومیر در لندن
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس سن، جنسیت و علت مرگ خوشه بندی کرد.

در قرن نوزدهم آدولف کتل از خوشه بندی برای مطالعه ویژگی های انسان
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس قد، وزن، اندازه سر وسایر معیارها خوشه
بندی کرد.

[m.iravani]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.  کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی‌هایی که با هم دارند گروه‌بندی می‌کند. هدف اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه‌ای است که بیشترین شباهت در یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه‌های دیگر را دارا‌ باشد. به عنوان تعریف ساده‌تر می‌توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و در برابر اشیای متعلق به خوشه‌های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در کلاسترینگ هر خوشه می‌تواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود. اولین الگوریتم خوشه بندی مدرن به نام K-means در سال 1957 توسط ترور فورگی معرفی شد.  اولین استفاده شناخته شده از الگوریتم خوشه بندی مدرن در سال 1960 توسط جوزف وند بود که از الگوریتم K-means برای خوشه بندی داده های مشتریان یک شرکت بزرگ نفتی استفاده کرد.  اولین الگوریتم خوشه‌بندی معروف، الگوریتم K-means است که توسط James Mac Queen درسال 1967 تکامل بیشتری یافت و رسما ابداع و استفاده شد. این الگوریتم اصلی برای حل مسائل خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها بر اساس فاصله آن‌ها از مراکز خوشه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده اصلی از این الگوریتم در مسائل داده‌کاوی و تحلیل داده است، اما از آن زمان تاکنون، این الگوریتم و نسخه‌های اصلاح شده آن در بسیاری از حوزه‌های دیگر هوش مصنوعی و محاسبات استفاده شده‌اند.

[محبوبه عرب درازی]

الگوریتم خوشه بندی یک روش مهم در حوزه هوش مصنوعی است که برای تقسیم
داده ها به گروه های مشابه یا خوشه ها بر اساس ویژگی های مشترک استفاده می
شود. الگوریتم های خوشه بندی به ما کمک می کنند تا الگوهای مختلف موجود در
داده ها را شناسایی کرده و گروه بندی کنیم.

کلاسترینگ، اشیاء را براساس ویژگی هایی که با هم دارند گرو هبندی م یکند. هدف
اصلی در خوشه بندی تقسیم بندی اشیاء به گونه ای است که بیشترین شباهت در
یک گروه و بیشترین تفاوت با اشیاء گروه های دیگر را دارا باشد. به عنوان تعریف
ساده تر می توان گفت که اشیاء در خوشه مخصوص خود دارای بیشترین شباهت و
در برابر اشیای متعلق به خوشه های دیگر دارای بیشترین تفاوت هستند. در
کلاسترینگ هر خوشه م یتواند خود به چند زیر خوشه تبدیل شود. مانند ساکنان
کره زمین در کشورهای مختلف جهان و استان ها و شهرستان های هر کشور در
جهان
تاریخچه
ایده خوشه بندی به عنوان روشی برای سازماندهی داده ها به دوران باستان باز
می گردد. اولین کاربرد شناخته شده از خوشه بندی در قرن پنجم قبل از میلاد
توسط فیثاغورس بود. او از خوشه بندی برای دسته بندی اعداد بر اساس خواص
عددی آنها استفاده کرد.

در قرن هفدهم جان گراونت از خوشه بندی برای مطالعه مرگ ومیر در لندن
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس سن، جنسیت و علت مرگ خوشه بندی کرد.

در قرن نوزدهم آدولف کتل از خوشه بندی برای مطالعه ویژگی های انسان
استفاده کرد. او داده ها را بر اساس قد، وزن، اندازه سر وسایر معیارها خوشه
بندی کرد