خوشه بندی

خوشه‌بندی (Clustering): مقدمه و روش‌ها

خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های مهم در علم داده‌ها، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها است. این فرآیند به معنای گروه‌بندی داده‌ها به خوشه‌هایی است که اعضای هر خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر داشته باشند و از اعضای خوشه‌های دیگر متفاوت باشند. خوشه‌بندی عمدتاً در یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) استفاده می‌شود و کاربردهای زیادی در تحلیل داده‌ها، بینایی ماشین، بازاریابی، زیست‌فناوری، و امنیت شبکه دارد.

اهداف خوشه‌بندی

گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌های ذاتی.
کاهش پیچیدگی و ابعاد داده‌ها برای تحلیل ساده‌تر.
یافتن ساختارهای پنهان در داده‌ها.
پیش‌پردازش داده‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده.

انواع روش‌های خوشه‌بندی

1. روش‌های مبتنی بر مرجع (Hierarchical Clustering)

این روش‌ها ساختاری شبیه به درخت برای داده‌ها ایجاد می‌کنند و می‌توانند به دو صورت عمل کنند:

خوشه‌بندی تجمعی (Agglomerative Clustering):
از پایین به بالا عمل کرده و هر داده به عنوان یک خوشه جداگانه در نظر گرفته می‌شود. سپس خوشه‌ها بر اساس شباهت، ترکیب می‌شوند تا یک ساختار سلسله مراتبی ایجاد شود.
خوشه‌بندی تجزیه‌ای (Divisive Clustering):
از بالا به پایین عمل کرده و کل داده‌ها در یک خوشه قرار می‌گیرند، سپس به تدریج به خوشه‌های کوچکتر تقسیم می‌شوند.

2. روش‌های مبتنی بر مرکز خوشه (Centroid-based Clustering)

K-Means:
با انتخاب K مرکز اولیه، داده‌ها به خوشه‌هایی تقسیم می‌شوند که هر نقطه به نزدیک‌ترین مرکز اختصاص داده می‌شود. سپس مراکز به‌روز شده و این فرآیند تکرار می‌شود تا همگرایی حاصل شود.
K-Medoids:
مشابه K-Means است اما به جای میانگین، یک نقطه واقعی از داده‌ها به عنوان مرکز خوشه استفاده می‌شود. این روش به خصوص در برابر داده‌های دارای نویز مقاوم‌تر است.

3. روش‌های مبتنی بر چگالی (Density-based Clustering)

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):
داده‌ها را بر اساس چگالی نقاط گروه‌بندی می‌کند. این روش توانایی تشخیص خوشه‌های با اشکال نامنظم را دارد و نقاط نویزی را به عنوان نقاط پرت شناسایی می‌کند.

4. روش‌های مبتنی بر تشابه (Similarity-based Clustering)

Affinity Propagation:
از تبادل پیام بین نقاط برای انتخاب مراکز خوشه استفاده می‌کند. این روش نیازی به تعیین تعداد خوشه‌ها از قبل ندارد.

خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری

روش‌های فراابتکاری برای حل مسائل بهینه‌سازی و خوشه‌بندی در داده‌های پیچیده بسیار موثر هستند. این الگوریتم‌ها از فرآیندهای طبیعی، تکاملی یا اجتماعی الهام گرفته‌اند و توانایی جستجوی موثر در فضای جستجو را دارند.

مزایای الگوریتم‌های فراابتکاری در خوشه‌بندی:

یافتن خوشه‌های بهینه در داده‌های با ساختار پیچیده.
مقاومت در برابر بهینه‌های محلی.
امکان استفاده در داده‌های بزرگ یا با ابعاد بالا.

الگوریتم‌های فراابتکاری معروف برای خوشه‌بندی:

الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO – Particle Swarm Optimization):
خوشه‌بندی بر اساس حرکت گروهی ذرات برای یافتن مراکز خوشه.
الگوریتم ژنتیک (GA – Genetic Algorithm):
استفاده از فرآیندهای تکاملی برای پیدا کردن بهترین خوشه‌بندی.
الگوریتم شکارچیان دریایی (MPA – Marine Predators Algorithm):
الهام‌گرفته از رفتار شکارچیان دریایی برای جستجوی خوشه‌ها.
الگوریتم پنگوئن امپراتور (EPO – Emperor Penguin Optimization):
استفاده از رفتار دسته‌ای پنگوئن‌ها برای بهینه‌سازی خوشه‌ها.
الگوریتم وال (WOA – Whale Optimization Algorithm):
شبیه‌سازی رفتار شکار حبابی وال‌ها برای شناسایی خوشه‌ها.
الگوریتم گرگ خاکستری (GWO – Grey Wolf Optimizer):
خوشه‌بندی بر اساس رفتار گروهی گرگ‌های خاکستری.
الگوریتم جستجوی کلاغ (Crow Search Algorithm):
استفاده از رفتار مخفی کردن غذا برای جستجوی مراکز خوشه.
الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo Search):
الهام‌گرفته از رفتار تخم‌گذاری فاخته‌ها برای بهبود خوشه‌بندی.
الگوریتم جستجوی خزنده (Reptile Search Algorithm):
شبیه‌سازی رفتار شکار کروکودیل‌ها در جستجوی خوشه‌ها.
الگوریتم بهینه‌سازی حسابی (Arithmetic Optimization Algorithm – AOA):
جستجوی مراکز خوشه‌ها با استفاده از محاسبات عددی.