آموزش خوشه بندی داده ها با الگوریتم ژنتیک – از معرفی تا پیاده‌سازی در پایتون

خوشه‌بندی داده‌ها چیست؟ به فرایند گروه‌بندی مجموعه‌ای از داده‌ها و قراردادن آن‌ها در طبقاتی از نمونه‌های مشابه، خوشه‌بندی می‌گویند. در هر خوشه نمونه‌هایی که تشابهی با یکدیگر دارند، قرار می‌گیرد. به عبارت دیگر اعضای یک خوشه بسیار شبیه به یکدیگر هستند و در عین حال متفاوت از اعضای دیگر خوشه‌ها هستند. الگوریتم ژنتیک چیست؟ الگوریتم ژنتیک یا Genetic Algorithm نوعی روش محاسباتی الهام گرفته از فرایندهای طبیعی انتخاب و ژنتیک است که برای حل مسائل بهینه‌سازی و جست‌وجو به کار می‌رود. این الگوریتم از اصول تکامل زیستی تقلید می‌کند و بر این اساس از مفاهیمی مانند انتخاب طبیعی، جهش و ترکیب ژنتیکی بهره می‌گیرد تا راه‌حل‌های بهینه یا نزدیک به بهینه را برای مسائل پیچیده پیدا کند. اهمیت یادگیری خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم ژنتیک چیست؟ خوشه‌بندی می‌تواند در حوزه‌هایی همچون هوش تجاری، آمار، زیست‌شناسی، تشخیص الگو و غیره کاربرد داشته باشد و مورد استفاده قرار گیرد. با کمک خوشه‌بندی مناطق متراکم و غیر‌متراکم داده‌های ما مشخص می‌شود. همچنین خوشه‌بندی به منظور کشف داده‌هایی که رفتاری متفاوت از سایر داده‌ها دارند، نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. متخصصان داده، تحلیلگران، پژوهشگران، متخصصان یادگیری ماشین و توسعه دهندگان نرم افزار با این روش می‌توانند به خوشه‌بندی موثر داده‌ها در بهینه‌سازی پارامترها، تشخیص خودکار ویژگی‌ها، پردازش داده‌های بزرگ و کاربردهای عملی در بازاریابی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و سایر صنایع کمک کنند. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی نظیر k-means به انتخاب مراکز اولیه وابسته است. به طوری که انتخاب مراکز اولیه نامناسب منجر به عملکرد ضعیف الگوریتم خوشه‌بندی می‌شود. در این آموزش ما قصد داریم که با استفاده از الگوریتم ژنتیک مراکز اولیه‌ای را انتخاب کنیم که منجر به بهبود عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی می‌شود. برای این منظور ابتدا به معرفی مفهوم خوشه‌بندی و الگوریتم ژنتیک می‌پردازیم. پس از آن مناسب‌ترین مراکز را جهت خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک پیدا خواهیم کرد.

فرادرس

محسن امیرافضلی