دوره آموزشی «آشنایی با خوشه‌بندی فازی»

دوره آموزشی «آشنایی با خوشه‌بندی فازی» چگونه دوره‌ای است؟ دوره «آشنایی با خوشه بندی فازی» یک دوره‌ی کاملاً تئوری در قالب بسته‌های آموزشی فیزیکی و محتوای آنلاین است. یک میانبر واقعی برای صرفه‌جویی در وقت، انرژی و هزینه‌ی دانش‌پذیر و همچنین روشی است مجازی برای یادگیری و دریافت گواهینامه آموزشی ملی دوزبانه و معتبر.

امروزه مشتری به عنوان کلید اصلی موفقیت یا عدم موفقیت یک شرکت محسوب می­شود. لذا مطالعه  رفتار مشتریان طی دهه­های اخیر بسیار مورد توجه محققان بازاریابی قرار گرفته است. از مهم­ترین زمینه­های مطالعه در این حوزه، بررسی وفاداری، رضایت، ترجیحات و سلیقه مشتریان می­باشد که محققان تلاش می­کنند تا با بکارگیری روش ها و ابزارهای مختلف رفتار مشتری را مورد تحلیل قرار دهند. این پژوهش با توجه به هدف کاربردی و از نظر روش شناسی جز تحقیق­های پیمایشی و از نظر موضوعی جز تحقیقات بازاریابی محسوب می­شود. هدف اصلی این تحقیق، بخش بندی مشتریان با استفاده از تکنیک های داده­کاوی و تحلیل و پیش بینی رفتار آن ها  با استفاده از الگوریتمmeans  c- پویا می­باشد.

 تعریف خوشه‌بندی (Clustering)

تحلیل خوشه‌بند (Cluster Analysis) یا بطور خلاصه خوشه‌بندی، فرآیندی است که به کمک آن می‌توان مجموعه‌ای از اشیاء را به گروه‌های مجزا افراز کرد. هر افراز یک خوشه نامیده می‌شود. اعضاء هر خوشه با توجه به ویژگی‌هایی که دارند به یکدیگر بسیار شبیه هستند و در عوض میزان شباهت بین خوشه‌ها کمترین مقدار است. در چنین حالتی هدف از خوشه‌بندی، نسبت دادن برچسب‌هایی به اشیاء است که نشان دهنده عضویت هر شیء به خوشه است.

به این ترتیب تفاوت اصلی که بین تحلیل خوشه‌بندی و «تحلیل طبقه‌بندی» (Classification Analysis) وجود دارد، نداشتن برچسب‌های اولیه برای مشاهدات است. در نتیجه براساس ویژگی‌های مشترک و روش‌های اندازه‌گیری فاصله یا شباهت بین اشیاء، باید برچسب‌هایی بطور خودکار نسبت داده شوند. در حالیکه در طبقه‌بندی برچسب‌های اولیه موجود است و باید با استفاده از الگوی‌های پیش‌بینی قادر به برچسب گذاری برای مشاهدات جدید باشیم.

با توجه به روش‌های مختلف اندازه‌گیری شباهت یا الگوریتم‌های تشکیل خوشه‌،‌ ممکن است نتایج خوشه‌بندی برای مجموعه داده ثابت متفاوت باشند. شایان ذکر است که تکنیک‌های خوشه‌بندی در علوم مختلف مانند، گیاه‌شناسی، هوش مصنوعی، تشخیص الگوهای مالی و … کاربرد دارند.

اهمیت خوشه‌بندی فازی

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 می شود. بنابراین خوشه مجموعه ای از اشیاء می باشد که در آن اعضای مجموعه با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشه های (مجموعه 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. در الگوریتم خوشه بندی فازی fcm باید تعداد و مراکز خوشه ها توسط کاربر در ابتدا مشخص شوند. کیفیت این الگوریتم بشدت به تعداد اولیه خوشه ها و مکان اولیه مراکز خوشه ها بستگی دارد. هدف از خوشه بندی فازی استخراج مدل های فازی از داده هاست. کاربردهای متعدد خوشه بندی فازی در تحلیل داده‌ها و تشخیص الگو و نیز زمینه های پژوهشی موجود در این زمینه از جمله استفاده از آن در حل مسائل مسیریابی، تخصیص و زمان بندی نیاز به مطالعه الگوریتم های موجود و بهبود و اصلاح آن ها را آشکارتر می نماید.

در این دوره، روش خوشه بندی فازی بر پایه روش خوشه بندی استاندارد fcm مورد بررسی و مطالعه قرار گرفته است. برای درک بهترخوشه بندی فازی و الگوریتم های مختلف آن لازم است تا ابتدا با مفهوم مجموعه های فازی و تفاوت آنها با مجموعه های کلاسیک آشنا شویم که به آن ها به صورت دقیق پرداخته شده است.

چرا شرکت در دوره خوشه‌بندی موسسه آموزشی مجازی کاریسان؟

خوشه‌بندی داده‌ها روشی برای دسته‌بندی داده‌های مشابه می باشد که در سال‌های اخیر در علوم مختلف به کار رفته و الگوریتم‌های زیادی در این زمینه طراحی شده است و مشاغل بسیاری به آن وابسته اند . تحقیقات اخیر خوشه‌بندی به سمت روش های ترکیبی که دارای قابلیت استحکام و دقت بیشتر هستند، هدایت می‌کند. خوشه‌بندی ترکیبی سعی می‌کند ابتدا خوشه‌بندی های اولیه تولید کند که تا حد ممکن دارای پراکندگی باشند سپس با اعمال یک تابع توافقی نتایج را با هم ترکیب می‌کند.

در این دوره، هر سه صفحه کتاب آموزشی معادل یک ساعت آموزش می باشد که ضمن توضیح کامل خوشه بندی فازی، مدرک معتبر قابل ارائه به تمامی مشاغل مرتبط از طرف مجموعه آموزشی مجازی کاریسان به دانش پذیران اعطا خواهد شد.