خوشه بندی یکی از شاخه های یادگیری بدون نظارت می باشد و فرآیند خودکاری است که در طی آن، نمونه ها به دسته هایی که اعضای آن مشابه یکدیگر می با­شند تقسیم می شوند که به این دسته ها خوشه گفته می­شود. بنابراین خوشه مجموعه ای از اشیاء می باشد که در آن اشیاء با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشه های دیگر غیر مشابه می باشند

برای مشابه بودن می توان معیارهای مختلفی را در نظر گرفت مثلا می توان معیار فاصله را برای خوشه بندی مورد استفاده قرار داد و اشیائی را که به یکدیگر نزدیکتر هستند را بعنوان یک خوشه در نظر گرفت که به این نوع خوشه بندی، خوشه بندی مبتنی بر فاصله نیز گفته می شود

خوشه­ بندی به عمل تقسیم جمعیت ناهمگن به تعدادی از زیر مجموعه­ ها یا خوشه ­های همگن گفته می­شود. وجه تمایز خوشه­بندی از دسته­بندی این است که خوشه بندی به دسته ­های از پیش تعیین شده تکیه ندارد. در دسته­ بندی بر اساس یک مدل هر کدام از داده­ها به دسته­ای از پیش تعیین شده اختصاص می­یابد؛ این دسته­ ها یا از ابتدا در طبیعت وجود داشته­اند(مثل جنسیت، رنگ پوست و مثال­هایی از این قبیل) یا از طریق یافته­های پژوهش­های پیشین تعیین گردیده ­اند

در خوشه­ بندی هیچ دستۀ از پیش تعیین شده ­ای وجود ندارد و داده ­ها صرفاً براساس تشابه گروه ­بندی می­شوند و عناوین هر گروه نیز توسط کاربر تعیین می­گردد. به طور مثال خوشه­ های علائم بیماری­ها ممکن است بیماری­های مختلفی را نشان دهند و خوشه­ های ویژگی­های مشتریان ممکن است حاکی از بخش­های مختلف بازار باشد
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خوشه ­بندی معمولاً به عنوان پیش درآمدی برای بکارگیری سایر تحلیل ­های داده­کاوی یا مدل­سازی به کار می­رود. به عنوان مثال، خوشه­ بندی ممکن است اولین گام در تلاش برای تقسیم­ بندی بازار باشد؛ برای ایجاد یک قانون که در همۀ موارد کاربرد داشته باشد و به این سؤال پاسخ دهد که مشتریان به چه نوع تبلیغاتی به بهترین نحو پاسخ می­دهند اول باید مشتریان را به خوشه­ های متشکل از افرادی با عادات مشابه خرید تقسیم نمود و سپس پرسید که چه نوع تبلیغاتی برای هر خوشه به بهترین نحو عمل می­ کند

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com