کتاب خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در R: از تئوری تا کاربرد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در R: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: تحلیل داده‌ها و داده‌کاوی

موضوع میانی: روش‌های خوشه‌بندی (Clustering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و کاربردهای آن
  • 2. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: اصول و مبانی
  • 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش برای خوشه‌بندی
  • 4. محاسبه ماتریس فاصله: روش‌های مختلف
  • 5. فاصله اقلیدسی و کاربردهای آن
  • 6. فاصله منهتن و موارد استفاده
  • 7. فاصله مینکوفسکی و انتخاب پارامتر مناسب
  • 8. فاصله کسینوسی و شباهت زاویه‌ای
  • 9. خوشه‌بندی تک‌پیوندی (Single Linkage)
  • 10. خوشه‌بندی کامل پیوندی (Complete Linkage)
  • 11. خوشه‌بندی میانگین پیوندی (Average Linkage)
  • 12. خوشه‌بندی وارد (Ward's Method)
  • 13. انتخاب روش پیوندی مناسب برای داده‌های مختلف
  • 14. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی گام به گام
  • 15. پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در R
  • 16. بسته‌های R برای خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 17. آشنایی با تابع dist در R
  • 18. استفاده از تابع hclust در R
  • 19. رسم دندروگرام در R
  • 20. تفسیر دندروگرام و انتخاب تعداد خوشه‌ها
  • 21. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با روش‌های مختلف
  • 22. شاخص‌های ارزیابی خوشه‌بندی
  • 23. شاخص سیلوئت و تفسیر آن
  • 24. شاخص دیویس-بولدین و کاربرد آن
  • 25. شاخص دان و موارد استفاده
  • 26. اعتبارسنجی خوشه‌بندی با استفاده از داده‌های برچسب‌دار
  • 27. کاربرد خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در بازاریابی
  • 28. خوشه‌بندی مشتریان و تقسیم‌بندی بازار
  • 29. خوشه‌بندی محصولات و شناسایی الگوهای خرید
  • 30. کاربرد خوشه‌بندی در بیوانفورماتیک
  • 31. خوشه‌بندی ژن‌ها و شناسایی الگوهای بیان
  • 32. خوشه‌بندی داده‌های ژنومیک و تنوع ژنتیکی
  • 33. خوشه‌بندی در تشخیص تصویر
  • 34. خوشه‌بندی پیکسل‌ها و شناسایی اشیاء
  • 35. خوشه‌بندی ویژگی‌ها و طبقه‌بندی تصاویر
  • 36. خوشه‌بندی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 37. شناسایی گروه‌های هم‌علاقه در شبکه‌های اجتماعی
  • 38. تحلیل ساختار شبکه‌ها با استفاده از خوشه‌بندی
  • 39. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 40. استفاده از خوشه‌بندی برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 41. خوشه‌بندی و شناسایی نقاط پرت
  • 42. کاربرد خوشه‌بندی در تشخیص تقلب
  • 43. شناسایی تراکنش‌های مشکوک با استفاده از خوشه‌بندی
  • 44. خوشه‌بندی و تحلیل ریسک
  • 45. خوشه‌بندی داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 46. شناسایی الگوهای فضایی با استفاده از خوشه‌بندی
  • 47. خوشه‌بندی متون و تحلیل موضوعی
  • 48. خوشه‌بندی کلمات و شناسایی موضوعات کلیدی
  • 49. خوشه‌بندی اسناد و سازماندهی اطلاعات
  • 50. بهینه‌سازی پارامترهای خوشه‌بندی
  • 51. انتخاب روش فاصله و پیوندی مناسب
  • 52. تنظیم آستانه برای تعیین تعداد خوشه‌ها
  • 53. مقایسه نتایج خوشه‌بندی با الگوریتم‌های دیگر
  • 54. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در مقایسه با K-means
  • 55. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در مقایسه با DBSCAN
  • 56. محدودیت‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 57. مقیاس‌پذیری و پیچیدگی محاسباتی
  • 58. حساسیت به نویز و داده‌های پرت
  • 59. تکنیک‌های بهبود خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 60. استفاده از روش‌های وزن‌دهی
  • 61. استفاده از روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 62. کاربرد خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی در علوم پزشکی
  • 63. خوشه‌بندی بیماران و شناسایی گروه‌های در معرض خطر
  • 64. خوشه‌بندی داده‌های بالینی و الگوهای بیماری
  • 65. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 66. شناسایی الگوهای زمانی با استفاده از خوشه‌بندی
  • 67. خوشه‌بندی داده‌های حسگر و پایش محیطی
  • 68. خوشه‌بندی داده‌های مالی و تحلیل بازار سهام
  • 69. خوشه‌بندی داده‌های هواشناسی و پیش‌بینی آب و هوا
  • 70. خوشه‌بندی داده‌های ترافیکی و بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 71. خوشه‌بندی داده‌های کشاورزی و مدیریت منابع آب
  • 72. خوشه‌بندی داده‌های آموزشی و شناسایی دانش‌آموزان نیازمند
  • 73. خوشه‌بندی داده‌های انرژی و بهینه‌سازی مصرف
  • 74. خوشه‌بندی داده‌های صنعتی و کنترل کیفیت
  • 75. خوشه‌بندی داده‌های منابع انسانی و مدیریت استعداد
  • 76. خوشه‌بندی داده‌های حقوقی و تحلیل پرونده‌ها
  • 77. خوشه‌بندی داده‌های امنیتی و تشخیص نفوذ
  • 78. خوشه‌بندی داده‌های گردشگری و تحلیل رفتار مسافران
  • 79. خوشه‌بندی داده‌های رسانه‌های اجتماعی و تحلیل احساسات
  • 80. خوشه‌بندی داده‌های تبلیغات و بهینه‌سازی کمپین‌ها
  • 81. خوشه‌بندی داده‌های زنجیره تامین و مدیریت موجودی
  • 82. خوشه‌بندی داده‌های بیمه و ارزیابی ریسک
  • 83. خوشه‌بندی داده‌های حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیرها
  • 84. خوشه‌بندی داده‌های خرده‌فروشی و تحلیل رفتار مشتری
  • 85. خوشه‌بندی داده‌های بانکداری و تشخیص تقلب
  • 86. خوشه‌بندی داده‌های مخابرات و تحلیل الگوهای تماس
  • 87. خوشه‌بندی داده‌های انرژی و پیش‌بینی تقاضا
  • 88. خوشه‌بندی داده‌های بهداشت و درمان و مدیریت منابع
  • 89. خوشه‌بندی داده‌های محیط زیست و پایش آلودگی
  • 90. خوشه‌بندی داده‌های شهری و برنامه‌ریزی توسعه
  • 91. خوشه‌بندی داده‌های کشاورزی و بهینه‌سازی تولید
  • 92. خوشه‌بندی داده‌های آموزشی و ارتقای کیفیت یادگیری
  • 93. خوشه‌بندی داده‌های گردشگری و توسعه پایدار
  • 94. خوشه‌بندی داده‌های فرهنگی و حفظ میراث
  • 95. خوشه‌بندی داده‌های ورزشی و تحلیل عملکرد
  • 96. خوشه‌بندی داده‌های هنری و شناسایی سبک‌ها
  • 97. خوشه‌بندی داده‌های موسیقی و پیشنهاد آهنگ
  • 98. خوشه‌بندی داده‌های فیلم و پیشنهاد فیلم
  • 99. خوشه‌بندی داده‌های بازی و تحلیل رفتار بازیکنان
  • 100. تحلیل خطاها و راهکارهای بهبود در خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
تگ‌ها: Hierarchical Clustering R Statistics الگوریتم خوشه‌بندی تحلیل آماری تحلیل داده خوشه بندی خوشه‌بندی در R خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی داده‌کاوی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.