خوشه‌بندی خودکار با الگوریتم فراابتکاری حسابی (AOA) در متلب

معرفی دوره: خوشه‌بندی خودکار با الگوریتم حسابی (AOA) و متلب

این دوره به ارائه راهکارهایی برای بهبود فرآیند خوشه‌بندی داده‌ها از طریق ترکیب الگوریتم فراابتکاری حسابی (Arithmetic Optimization Algorithm – AOA) و الگوریتم k-means می‌پردازد. با تمرکز بر چالش‌های الگوریتم‌های خوشه‌بندی، به ویژه الگوریتم k-means، شما با ترکیب روش‌های بهینه‌سازی و خوشه‌بندی برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر و کارآمدتر آشنا خواهید شد. در این دوره، همچنین الگوریتم حسابی بهبود یافته (Improved Arithmetic Optimization Algorithm – IAOA) معرفی و برای بهبود نتایج خوشه‌بندی استفاده می‌شود.

اهداف دوره:

1. بررسی چالش‌های الگوریتم‌های خوشه‌بندی، به‌ویژه k-means.
2. استفاده از الگوریتم AOA برای خودکارسازی و بهبود خوشه‌بندی.
3. تحلیل تأثیر بهبود AOA (IAOA) در ترکیب با k-means.
4. مقایسه عملکرد مدل‌های ترکیبی بر اساس معیارهای کیفیت خوشه‌بندی.

سرفصل‌های دوره:

1. مروری بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms):
   • تعریف خوشه‌بندی و کاربردها
   • معرفی الگوریتم k-means و محدودیت‌های آن
2. چالش‌های الگوریتم k-means در خوشه‌بندی:
   • حساسیت به مقداردهی اولیه
   • گیر افتادن در بهینه‌های محلی
   • مشکل تعیین تعداد خوشه‌ها
3. معرفی الگوریتم حسابی (AOA) برای خوشه‌بندی خودکار:
   • مکانیزم عملکرد AOA در بهینه‌سازی
   • استفاده از AOA برای تعیین تعداد خوشه‌ها و موقعیت‌های اولیه
4. پیاده‌سازی ترکیب k-means و AOA در متلب (MATLAB):
   • آماده‌سازی داده‌ها برای خوشه‌بندی
   • کدنویسی ترکیب AOA و k-means
   • تحلیل نتایج خوشه‌بندی
5. الگوریتم حسابی بهبود یافته (IAOA) برای خوشه‌بندی خودکار:
   • بهبود مقداردهی اولیه (Enhanced Initialization)
   • افزودن نخبه‌گرایی (Elitism)
   • اصلاح مکانیزم بروزرسانی موقعیت‌ها (Improved Solution Update Mechanism)
6. ترکیب IAOA و k-means در متلب:
   • پیاده‌سازی مدل ترکیبی
   • مقایسه عملکرد ترکیب IAOA-k-means با AOA-k-means  استاندارد
7. معیارهای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی (Clustering Evaluation Metrics):
8. تحلیل نتایج و مقایسه:
   • بررسی تأثیر IAOA بر بهبود کیفیت خوشه‌بندی
   • تحلیل نقاط قوت و ضعف روش‌های مختلف

خروجی‌ها و دستاوردهای دوره:

• آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته خوشه‌بندی داده‌ها.
• توانایی پیاده‌سازی ترکیب الگوریتم‌های AOA و k-means در متلب.
• یادگیری بهبود الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربرد آنها در خوشه‌بندی.
• تحلیل عملکرد الگوریتم‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد.

حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
تماس با مدرس:
• Telegram: t.me/matlabanyone
• Telegram: t.me/hassan_saadatmand
• Email: h.saadatmand22@yahoo.com
• Website: www.matlablearning.com
• Phone: 09155137038
مدرس:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس