Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
فاکتور رشد اپیدرمی، یکی از فاکتورهای رشد با ساختاری پروتئینی ۵۳ اسیدآمینه ای است. این پروتئین ها در رشد و متابولیسم سلول های زیادی دخیل هستند و نوعی سیتوکین هستند. کارکرد. این فاکتور رشد در رشد سلولهای اپیدرمی مؤثر است. گیرنده پروتئین افزایش دهندهٔ رشد با نام HER2/neu معمولاً در اندازهٔ کوچک در بافت پستان و بیشتر در سلول های سرطانی پستان وجود دارد وبا تحریک آن فاکتور رشد اپیدرمی تولید می شود که موجب رشد سلول های سرطان پستان می شود.
ماموتان (نام علمی: "Mammutidae") یک دودمان باستانی و منقرض شده از پستانداران گیاه خوار بزرگ جثه متعلق به راسته فیل سانان است که ارتباط خویشاوندی دوری با فیل های امروزی داشتند. این دودمان از پستانداران میان دورهای الیگوسن تا هولوسن می زیستند و سنگواره های آن ها در آمریکای شمالی، آفریقا و اوراسیا کشف شده است. با وجود تشابه در خوانش نام علمی ماموتان ارتباط خویشاوندی نزدیکی با سرده ماموت ندارند و در ادبیات غیررسمی به منظور جلوگیری از اشتباه گرفتن این دو برای ماموتان از واژه ماستودون (پستانک دندان) استفاده می شود. آخرین و مشهورترین سرده ماموتان خود ماموت (ماستودون) است که در اواخر دور میوسن در آمریکای شمالی به وجود آمد و تا آغاز هولوسن در آن سرزمین به بقای خود ادامه داد.
فاکتور رشد مشتق از پلاکت، یکی از فاکتورهای رشد با ساختاری پروتئینی است. این پروتئین ها در رشد و متابولیسم سلول های زیادی دخیل هستند و نوعی سیتوکین هستند. کارکرد. این فاکتور رشد در رشد سلول های مزانشیمال مؤثر است مانند سلول های عضلات صاف و سلول های گلیال.
یدالله منصوری (زادهٔ ۱ مهر ۱۳۴۵، مشگین شهر) زبان شناس ایرانی، پژوهشگر پیشین فرهنگستان زبان و ادب فارسی و عضو هیئت علمی و دانشیار دانشگاه شهید بهشتی است.
پزشکی مولکولی شاخه وسیعی از دانش پزشکی است که علوم پایه و پزشکی را در جهت شناسایی اساس مولکولی و خطاهای ژنتیکی بیماریها به منظور یافتن راههای پیشگیری، تشخیص و مداخله های مولکولی برای اصلاح بیماریها به کار می گیرد. چشم انداز پزشکی مولکولی به نقش پزشکی فردی بر پایه تشخیص و درمان مؤثر در هر فرد تاکید دارد. در سال ۱۹۴۹، لینوس پاولینگ و هاروی ایتانو پس از انتشار مقاله ای در نشریه ساینس، از کشف یک بیماری مولکولی با نام سیکل سل آنمیا خبر دادند و بدین ترتیب دانش جدیدی را در بررسی ساختار و متابولیسم بیماری ها در مقیاس مولکولی ایجاد نمودند.
فاکتور نکروز تومور، نام گروهی از سیتوکین ها هستند که موجب آپوپتوز (خزان یاخته ای) سلول ها می شوند. این سایتوکین ها اغلب در سلول های ایمنی تولید می شوند و در بسیاری از واکنش های ایمنی بدن نیز نقش دارند. انواع. معروف ترین عضو این خانواده فاکتور نکروز تومور آلفا (Tumor necrosis factor alpha|TNFA) است که از مونوسیت ها مشتق می شود. سایر اعضای این خانواده عبارتند از:
فاکتور نکروز توموری آلفا، یک سیتوکین(پروتئین سیگنال دهنده به سلول ها) است. عملکرد. فاکتور نکروز تومور آلفا (TNFα) به صورت عمده در ماکروفاژهای فعال شده تولید و آزاد می شود(هرچند توسط لنفوسیت های +CD4، سلول های کشنده طبیعی، نوتروفیل ها، ماست سل ها، ائوزینوفیل ها و نورون ها نیز می تواند تولید شود). نقش اصلی TNF در تنظیم سلول های ایمنی بدن است. TNF یکی از مهم ترین واسطه ها در ایجاد التهاب و یکی از سیتوکین های درگیر در ایجاد واکنش فاز حاد در بدن انسان است. این فاکتور در ایجاد تب، شوک سپتیک، کاشکسی و مهار پیشرفت تومور نیز دخالت دارد.
فرهاد بشارتی (زادهٔ ۲۷ اسفند ۱۳۴۵) بازیگر اهل ایران است. زندگی نامه. وی بازی در عرصه نمایش را از سال ۱۳۶۹ در تئاتر گیلان آغاز کرد. او دانش آموخته کارشناسی ارشد بازیگری و کارگردانی از دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران است و سال ۱۳۷۶ و پس از پایان تحصیلاتش به طور جدی تری وارد عرصه تصویر شد. بشارتی سابقه بازی در حدود ۲۳ تئاتر را دارد و ۲۷ مجموعه تلویزیونی با کارگردانان خوب و مجموعه سازان داشته، در ۱۳ تله فیلم بازی کرده است و چندین فیلم سینمایی در کارنامه اش دارد. او یکی از بازیگران فعال در سه عرصه تئاتر، تلویزیون و سینماست که در عرصه های اجتماعی، خانوادگی، پلیسی و طنز کار کرده است. فیلم شناسی. مجموعه تلویزیونی. تلخ و شیرین (۱۳۸۱) توپ گرد (۱۳۸۱)
فلز تنگستن به طور طبیعی دارای ۴ ایزوتوپ پایدار است. (۱۸۲W, ۱۸۳W, ۱۸۴W, و ۱۸۶W) همچنین ۳۳ ایزوتوپ پرتوزا از این عنصر شناسایی شده است که جرم اتمی آن ها بین ۱۵۷ تا ۱۹۴ است. پایدارترین این ایزوتوپ ها ۱۸۱W با نیمه عمر ۱۲۱٫۲ روز است.
وایت هورس (به انگلیسی: Whitehorse) مرکز قلمروی یوکان و بزرگترین شهر در شمال کانادا است. وایت هورس تنها شهر یوکان و بزرگترین شهر این قلمرو است. این شهر در سال ۱۹۵۰ ثبت شد و در کیلومتر ۱۴۲۶ در بزرگراه آلاسکا در جنوب یوکان واقع شده است. در سال ۲۰۱۳ جمعیت کل وایت هورس ۲۷۸۸۹ نفر بوده است.
فالانکس نوعی سامانه دفاع نزدیک دریایی است که توسط شرکت اسلحه سازی جنرال داینامیکس برای کشتی های جنگی نیروی دریایی آمریکا طراحی شده و از سال ۱۹۸۰ وارد خدمت نظامی شده است. این سیستم که به عنوان آخرین خط دفاعی کشتی جنگی در مقابل حملهٔ اهداف هوایی مهاجم به ویژه موشک های ضدکشتی عمل می کند، از یک مسلسل گاتلینگ ۶لول ۲۰میلی متری ام۶۱ والکان تشکیل می شود که تنظیم آتش آن توسط رادار انجام شده و بر روی یک برجک گردان با قابلیت چرخش سریع (۱۱۵ درجه در ثانیه) نصب شده است. این سیستم در نیروهای دریایی ۱۶ کشور از هم پیمانان آمریکا از جمله بریتانیا، استرالیا، کانادا، پاکستان، عربستان سعودی، اسرائیل و ترکیه مورد استفاده قرار گرفته و نیروی دریایی آمریکا تمامی انواع کشتی های جنگی خود را به این سیستم مسلح کرده است. فالانکس یک سیستم کاملاً خودکار است و در صورتی که دیگر ترفندهای دفاعی کشتی (مانند جنگ الکترونیک، پرتاب هدفهای کاذب هوایی و موشک ضدموشک سی اسپارو) مؤثر واقع نشوند، خودبخود اقدام به شلیک به سوی هدف خواهد کرد. یک مدل زمین پایه از فالانکس به نام C-RAM نیز به تازگی به عنوان پدافند هوایی کوتاه برد در مقابل موشک ها، راکت ها و آتش
توپخانهٔ دشمن توسعه یافته است. مشخصات. هر دستگاه از فالانکس با یک سیستم کنترل آتش و یک زیر سیستم همراه است که مستقل از سیستم های دیگر کشتی عمل می کنند. سیستم کنترل آتش سلاح هم اهداف وارد شونده را رهگیری می نماید و هم با صدور فرمان آتش رگبار خودکار گلوله هایش را بر روی هدف می ریزد. زیر سیستم کنترل آتش سلاح هم از دو رادار تشکیل می شود؛ یکی برای جستجو، ردیابی و کشف اهداف مهاجم و دیگری رادار رهگیر جهت نشانه روی سلاح در حین رهگیری یک هدف. تیربار گاتلینگ این سیستم همان تیربار معروف ام۶۱ والکان است که در اغلب جنگنده های آمریکایی استفاده می شود. این سیستم قادر به شلیک گلوله های تنگستن (کرومی) یا اورانیوم ضعیف شده جهت نفوذپذیری بیشتر و گلوله های ساب کالیبر با هسته ثاقب نیز می باشد. برد مؤثر این توپ مسلسل ۳۶۰۰ متر و نرخ آتش تئوریک آن ۳۰۰۰ تا ۴۵۰۰ تیر در دقیقه است که در یک قطار فشنگ ۶۰ یا ۱۰۰ تیری شلیک می شوند. در داخل برجک سیستم که در مجموع ۶۲۰۰ کیلوگرم وزن دارد، گنجایش ۱۵۵۰ فشنگ را دارد.
برست، بلاروس (به ) در بلاروس با جمعیت ۳۱۰٬۸۰۰ نفر است که در ناحیه برست واقع شده است.
مندفرا شهری در کشور اریتره است که ۲۵٬۳۳۲ نفر جمعیت دارد و در debub واقع شده است.
دولت ایالتی میزوری از شعبات و نهادهای متفاوتی تشکیل شده است. میزوری ۱۱۴ بخش و یک ناحیه انتخاباتی مستقل (سنت لوئیس) دارد که جمهوری خواهان اکثر قدرت را در این شهرستانها بر عهده دارند. قانون اساسی ایالتی. پنجمین و آخرین نسخه قانون اساسی میزوری در سال ۱۹۴۵ تدوین و بازنویسی گردید. بخش اجرایی. بخش اجرایی دولت میزوری عبارت است از فرماندار، وکیل فرماندار (Lieutenant Governor)، و همچنین خرانه دار (State Treasurer of Missouri)، دادستان کل، و دبیر کل ایالت (Secretary of State)، که همگی توسط رای عمومی انتخاب می گردند. بخش قانونگذاری. پارلمان ایالت دارای دو مجلس سنا و مجلس عوام است. مجلس سنا ۳۴ عضو و مجلس عوام ۱۶۳ عضو دارد. دادگستری. بخش قضایی ایالت متشکل از یک دیوان عالی و ۷ قاضی ارشد است. این سیستم توسط اصل پنجم فانون اساسی میزوری تضمین گردیده.
مرداد ۱۳۸۸، پنجمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است. آغاز آن پنج شنبه، ۱ مرداد ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ ژوئیه میلادی است.
طیف فرکانسیِ یک سیگنال، نمایشی از آن سیگنال در حوزهٔ فرکانس است. طیف فرکانسی یک سیگنال، از تبدیل فوریه آن به دست می آید؛ نتایج تبدیل معمولاً به صورت نمودار دامنه و فاز بر حسب فرکانس نمایش داده می شوند. هر سیگنالی که بتوان آن را به صورت دامنه ای متغیر بر حسب زمان نشان داد، دارای یک طیف فرکانسی به خصوص است. این ویژگی شامل سیگنال هایی مانند نور مرئی (رنگ)، نُت های موسیقی، فرکانس رادیویی می گردد. هنگامی که این پدیده ها به صورت یک طیف فرکانسی نمایش داده می شوند، توصیف آن ها گاهی ساده تر می شود. گاهی یک طیف فرکانسی هم آهنگی هایی (Harmonic) را در سیگنال نشان می دهد که به ما کمک می کنند تا درک بهتری از سیگنال به دست آوریم. نور. نور منابع مختلف دارای رنگ های متفاوتی است، که هر کدام دارای درجه روشنایی و شدت منحصر به فرد است. یک رنگین کمان یا یک منشور این رنگ های تشکیل دهنده را به جهت های متفاوتی می فرستند که باعث می شود بتوان هر رنگ را به صورت جداگانه در زاویه ای خاص دید. نمودار شدت نور نسبت به فرکانس (که نشان دهنده روشنایی هر رنگ خواهد بود) "طیف فرکانسی نور" است. هنگامی که تمامی فرکانس های قابل دیدن با شدت (دامنه) برا
بر موجود باشند، رنگ نور، سفید و طیف فرکانسی، ثابت خواهد بود. از این رو طیف فرکانسی ثابت در تمامی پدیده ها از جمله نور، صدا و حتی لرزش معمولاً "طیف فرکانسی سفید" نامیده می شود. رادیو. در رادیو و مخابرات، طیف فرکانسی می تواند توسط فرستنده های مختلف به اشتراک گذاشته شود. هر ایستگاه رادیویی یا تلویزیونی سیگنالی را بر روی فرکانسی که به آن ها اختصاص داده شده است، ارسال می کنند که به این فرکانس، "کانال" گفته می شود. هنگامی که تعداد فرستنده ها در یک کانال افزایش می یابد، طیف فرکانسی رادیویی شامل مجموع تمام فرکانس های جزئی خواهد شد که هر کدام اطلاعات جداگانه ای را حمل می کنند. هر گیرندهٔ رادیویی یک سیگنال خاص را تشخیص می دهد. سپس هر گیرنده با استفاده از مدار تنظیم گر می تواند یک باند فرکانسی را انتخاب کرده و اطلاعات فرستنده را آشکار کند. نمودار قدرت هر کانال برحسب فرکانس تنظیم گر در واقع طیف فرکانسی سیگنال آنتن را مشخص می کند.
کمال الدین عبدالرزاق سمرقندی (زادهٔ شعبان ۸۱۶ قمری در هرات، درگذشتهٔ ۸۸۷ قمری) از تاریخ نگاران سدهٔ نهم است. او به تحصیل علوم دینی پرداخت تا جایی که پس از مرگ پدرش مولانا جلال الدین اسحاق شرحی بر رسالهٔ عضدیه تألیف قاضی عضدالدین ایجی نگاشت. از نگاشته های عبدالرزاق سمرقندی می توان به مطلع سعدین و مجمع بحرین اشاره کرد. پدر وی در دربار شاهرخ تیموری منصب قضاوت و پیش نمازی داشت، و گاهی در مجلس شاهرخ به توضیح مسائل و قرائت رساله ها نیز می پرداخت. در لغت نامهٔ دهخدا دربارهٔ او چنین آمده است :
چلچله بیابانی ها (گلاریول ها) نام سرده ای از تیرهٔ چلچله بیابانیان است که شامل هفت گونه جانوری می شود. چهار گونه از این سرده در ایران یافت می شوند. اعضای این سرده عبارتند از:
سلیم سانیان به اعضای راسته ی سلیم سانان، به جز آن گروه هایی از پرندگان دریایی پاپره دار که در نزدیکی اقیانوس ها به سر می برند، گفته می شود. گروه هایی که عضو سلیم سانیان نیستند شامل قاپوها (Stercorariidae)، مرغان نوروزی (Laridae)، پرستوهای دریایی (Sternidae)، آب شکاف ها (Rynchopidae)، و ماهی گیرک ها (Alcidae) هستند. همچنین گلاریول های خاکستری (Glareolidae) و سلیم خرچنگ خوار (Dromadidae) نیز که شباهت بسیاری به کنارآبچرها دارند، رابطه نزدیکی با پرندگان دریایی دارند. بررسی های جدید اعضای این گروه را به صورت زیر پیشنهاد داده اند:
گلاریول خاوری (نام علمی: "Glareola maldivarum") نام یک گونه از سرده گلاریول ها است.
گلاریول ماداگاسکار (نام علمی: "Glareola ocularis") نام یک گونه از سرده گلاریول ها است.
گلاریول صخره ای (نام علمی: "Glareola nuchalis") نام یک گونه از سرده گلاریول ها است.
گلاریول خاکستری (نام علمی: "Glareola cinerea") نام یک گونه از سرده گلاریول ها است.
گلاریول کوچک (نام علمی: "Glareola lactea") نام یک گونه از سرده گلاریول ها است.
رگرسیون باثبات یا رگرسیون مقاوم (انگلیسی: robust regression) به روش های رگرسیون گفته می شود که رفتار باثبات و مقاومی در برابر وجود دادهٔ غیرمعمول دارند. بعضی از روش های معمول رگرسیون مانند حداقل مربعات در صورت صدق فرض های آنان به خوبی کار می کنند اما در مورد داده هایی که از فرض های آنان تخلف می کنند شاید به خوبی عمل نکنند. به ویژه، روش حداقل مربعات نسبت به دادهٔ پرت حساس است. مسئلهٔ دیگر وجود ناهم واریانسی در داده است. روش های پارامتری و ناپارامتری مختلفی برای رگرسیون باثبات پیشنهاد شده است. به عنوان روش حداقل قدرمطلق معادل باثبات تری برای حداقل مربعات است و در آن به جای توان دوم خطای رگرسیون از قدر مطلق خطا استفاده می شود: وجود دادهٔ پرت تأثیر کمتری بر قدر مطلق خطا نسبت به مربع خطا دارد.
تابع بنیادی در ریاضیات یک عضو از یک پایهٔ مشخص در فضای تابعی است. هر تابع پیوسته در فضای تابعی می تواند به صورت یک ترکیب خطی از توابع بنیادی نمایش داده شود، همانطور که هر بردار در فضای برداری را می توان به صورت یک ترکیب خطی از بردارهای پایه نمایش داد. در نظریه اعداد و نظریه تقریب، به توابع بنیادی به دلیل استفاده آن ها در درون یابی توابع ترکیبی نیز گفته می شود. زیرا در این زمینه، ترکیب چند تابع بنیادی ایجاد یک تابع درون یابی می کند. مثال ها. اساس چندجمله ای ها. چندجمله ای های درجهٔ ۲ با ضرایب حقیقی، دارای مجموعه ای از توابع formula_1 به عنوان پایه هستند. هر چندجمله ای درجه ۲ را می توان به صورت formula_2 نوشت که در واقع از ترکیب خطی تابع های پایه شکل گرفته است. مجموعه زیر نیز مجموعه ای دیگر از توابع پایه ای برای چندجمله ای های درجه ۲ است که در چندجمله ای های لاگرانژ معرفی شده است: formula_3
آش غورابه یکی از غذاهای محلی در استان همدان است. مواد این آش را سبزی آش، لپه، گوشت با استخوان، بلغور، سیرتازه، سرکه، نمک، فلفل، زردچوبه و پیاز یا نعنا یا سیر داغ برای تزیین تشکیل می دهد.
دیو و دلبر سریال دیو دلبر (به انگلیسی :Beauty &amp; the Beast) یک سریال تلویریونی آمریکایی بسیار آزادانه که از یکی از سریالهای ۱۹۸۷ CBS الهام گرفته شده است. این سریال در ۱۱ اکتبر ۲۰۱۲ به نمایش درآمد. در ۹ نوامبر ۲۰۱۲ شبکه cw دستور ساخت یک فصل ۲۲ قسمته کامل از سریال را صادر کرد. در ۲۶ آوریل ۲۰۱۳، cw مجدد سری دوم را با۲۲ قسمت کامل ساخت. خلاصه داستان. کارگاه کاترین چاندلر یک کارآگاه باهوش است که با همکارش تس کار می کند. سالها قبل کاترین شاهد به قتل رسیدن مادرش توسط دو مرد مسلح، دو مرد مسلحی که او را هم کشته بودند البته اگر از این واقعیت بگذریم که چیزی دخالت کرد و زندگی او را نجات داد. همه بر این باور بودند که یک حیوان وحشی جان کاترین را نجات داده است. حالا کاترین تبدیل به یک زن توانا و قوی شده است اما هنوز بر این باور است که یک انسان زندگیش را نجات داد نه یک جانور. در ضمن بررسی یکی از جنایات اخیر، سرنخی کاترین را بسوی دکتر وینسنت کلر که یک مرد جذاب است هدایت می کند مردی که ظاهراً در حال خدمت در افغانستان در سال ۲۰۰۲ کشته شده است. البته معلوم می شود که وینسنت در واقع زنده است و او همان مردی است که زندگی کاترین را
نجات داده. اما او برای ۱۰ سال گذشته در خفا زندگی می کرده است زیرا وضعیتش باعث تبدیل او به یک دیو هنگام عصبانی شدن می شود. کاترین پس از ملاقات با وی یک معامله می کند: کاترین راز او را در صورتی نگه خواهد داشت که بتواند به او در خصوص پیدا کردن قاتل مادرش کمک کند. همکاری آنها ادامه پیدا می کند و البته این دو بعد از مدتی دلبسته یکدیگر می شوند و...
آش سوماق یکی از غذاهای محلی در استان همدان است. مواد اصلی این آش را بلغور، عدس، لوبیا، پیاز، سیر، سماق، چغندر و گردو تشکیل می دهد.
در تجزیه و تحلیل خوشه یا خوشه بندی، گروه بندی مجموعه ای از اشیاء انجام می شود، اینکار به این صورت است که اشیاء در یک گروه (به نام خوشه) در مقایسه با دیگر دسته ها (خوشه ها) مشابه تر هستند. این وظیفهٔ اصلی داده کاوی اکتشافی است و یک روش معمول برای تجزیه و تحلیل داده های آماری است که در بسیاری از زمینه ها از جمله یادگیری ماشین، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک، فشرده سازی داده ها و گرافیک کامپیوتری استفاده می شود. تجزیه و تحلیل خوشه ای خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است و می تواند توسط الگوریتم های مختلفی به دست آید که در درک آنچه که یک خوشه را تشکیل می دهند و نحوهٔ کارآمدی آن ها را پیدا می کند. اصطلاحات خوشه ها شامل گروه هایی با فاصله های کم بین اعضای خوشه، مناطق متراکم فضای داده، فواصل یا توزیع های آماری خاص است؛ بنابراین خوشه بندی می تواند به عنوان یک مسئله بهینه سازی چند هدفه صورت گیرد. الگوریتم خوشه بندی مناسب و تنظیمات پارامتر (از جمله پارامترهایی مانند تابع فاصله مورد استفاده، آستانه تراکم یا تعداد خوشه مورد انتظار) بستگی به تنظیم مجموعه داده ها توسط فرد و استفادهٔ
خاص فرد از نتایج دارد. تجزیه و تحلیل خوشه ای یک روش اتوماتیک نیست، بلکه یک فرایند تکراری از کشف دانش یا بهینه سازی چند هدفهٔ تعاملی است که شامل آزمایش و شکست است. اغلب لازم است که داده های پیش پردازش شده و پارامترهای مدل اصلاح شوند تا نتیجه حاصل، همان نتیجهٔ دلخواه باشد. افزون بر اصطلاحات خوشه بندی، تعدادی از اصطلاح با معانی مشابه وجود دارد، از جمله طبقه بندی خودکار، طبقه بندی عددی، روش شناسی و تجزیه و تحلیل توپولوژیکی. تفاوت های کم اغلب در نتایج استفاده می شود: در داده کاوی، نتیجه گروه ها مورد توجه هست و در طبقه بندی خودکار، قدرت تشخیصی مورد توجه است. تجزیه و تحلیل خوشه ای در انسان شناسی توسط Driver و کروبر در سال ۱۹۳۲ آغاز شد و در روان شناسی توسط زوبین در سال ۱۹۳۸ و در سال ۱۹۳۹ معرفی شد و در سال ۱۹۴۳ برای طبقه بندی نظریهٔ رفتاری در روانشناسی شخصیت توسط ریموند کاتل استفاده شده است. تعریف. مفهوم «خوشه» را دقیقاً نمی توان تعریف کرد، یکی از دلایلش این است که الگوریتم های خوشه بندی زیادی وجود دارد. همهٔ آن ها یک قسمت مشترک دارند و آن یک گروه از اشیاء داده است. با این حال، محققان از مدل های مختلف خوشه استفاده می
کنند و برای هر یک از این مدل های خوشه، الگوریتم های مختلفی را می توان ارائه داد. مفهوم یک خوشه، همان طور که توسط الگوریتم های مختلف یافت می شود، به طور خاصی در خواص تفاوت دارند. درک این مدل های خوشه، کلید فهمیدن تفاوت بین الگوریتم های مختلف است. مدل های خوشه ای معمول عبارتند از: «خوشه بندی» اساساً مجموعه ای از خوشه ها است که معمولاً شامل تمام اشیاء در مجموعه داده ها می شود. افزون بر این، می توان رابطهٔ خوشه ها را به یکدیگر تعریف کند، به عنوان مثال، سلسله مراتب خوشه های تعبیه شده در یکدیگر. خوشه بندی را می توان براساس سختی تمایز به صورت زیر مشخص کرد: همچنین امکان تمایز دقیق تر وجود دارد، مثلاً: الگوریتم. همان طور که در بالا ذکر شد، الگوریتم های خوشه بندی را می توان بر اساس مدل خوشه ای طبقه بندی کرد. در ادامه نمونه های برجسته ای از الگوریتم های خوشه بندی بیان شده است، زیرا احتمالاً بیش از ۱۰۰ الگوریتم خوشه بندی منتشر شده وجود دارد. همه مدل ها برای خوشه هایشان بیان نشده اند، بنابراین نمی توان به راحتی دسته بندی کرد. الگوریتم خوشه بندی عینی «صحیح» وجود ندارد، اما همان طور که اشاره شد، «خوشه بندی در چشم بیننده است
.» بهترین الگوریتم خوشه بندی برای یک مسئلهٔ خاص، اغلب باید به صورت تجربی انتخاب شود، مگر اینکه یک دلیل ریاضی برای ترجیح دادن یک مدل خوشه بر دیگری وجود داشته باشد. لازم است ذکر شود که یک الگوریتم که برای یک نوع مدل طراحی شده است و در یک مجموعه داده ای که شامل تفاوت اساسی مدل است، شکست می خورد. به عنوان مثال، k-means نمی تواند خوشه های غیرمحدب را پیدا کند. خوشه بندی براساس اتصال (خوشه بندی سلسه مراتبی). خوشه بندی براساس اتصال، که همچنین به عنوان خوشه بندی سلسله مراتبی شناخته می شود، بر مبنای ایده اصلی اشیائی است که بیشتر مربوط به اشیای نزدیک، نسبت به اشیاء دورتر است. این الگوریتم ها «اشیا» را برای ایجاد «خوشه ها» بر اساس فاصلهٔ آن ها متصل می کنند. خوشه را می توان به طورکلی با حداکثر فاصله مورد نیاز برای اتصال قطعات خوشه توصیف کرد. در فاصله های مختلف، خوشه های متفاوتی شکل می گیرند که می تواند با استفاده از یک دندروگرام نشان داده شود، که توضیح می دهد که نام معمول «خوشه بندی سلسله مراتبی» از آن می آید: این الگوریتم ها یک پارتیشن بندی مجموعه داده را ارائه نمی دهند، بلکه یک سلسله مراتب گسترده ای از خوشه هایی که در ف
اصله های معینی با یکدیگر ادغام می شوند، ارائه می دهد. در یک دندروگرام محور y نشان دهندهٔ فاصله ای است که خوشه ها ادغام می کنند، در حالی که اشیاء در امتداد محور x قرار می گیرند به طوری که خوشه ها با هم مخلوط نمی شوند. خوشه بندی سلسله مراتبی شامل دو نوع خوشه بندی می باشد: خوشه بندی براساس مرکزوار (centroid). در خوشه بندی براساس مرکزوار، خوشه ها با یک بردار مرکزی نشان داده می شوند، که ممکن است لزوماً جزء مجموعه داده نباشد. هنگامی که تعدادی از خوشه ها به k متصل می شوند، خوشه بندی k-means یک تعریف رسمی را به عنوان یک مسئله بهینه سازی ارائه می دهد. روش میانگین k در عین سادگی یک روش بسیار کاربردی و پایه چند روش دیگر مثل خوشه بندی فازی و Segment-wise distributional clustering Algorithm می باشد. روش کار به این صورت است که ابتدا به تعداد دلخواه نقاطی به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته می شود. سپس با بررسی هر داده، آن را به نزدیک ترین مرکز خوشه نسبت می دهیم. پس از اتمام این کار با گرفتن میانگین در هر خوشه می توانیم مراکز خوشه و به دنبال آن خوشه های جدید ایجاد کنیم. (با تکرار مراحل قبل) از جمله مشکلات این روش این است که بهی
نگی آن وابسته به انتخاب اولیه مراکز بوده و بنابراین بهینه نیست. مشکلات دیگر آن تعیین تعداد خوشه ها و صفر شدن خوشه ها می باشد. K-means دارای تعدادی خواص نظری است. اول، فضای داده را به یک ساختار معروف به یک نمودار Voronoi تقسیم می کند. دوم، به لحاظ مفهومی نزدیک به طبقه بندی نزدیکترین همسایه است و به همین علت در یادگیری ماشین محبوب است. سوم، می توان آن را به عنوان تنوع خوشه بندی براساس مدل مشاهده کرد. خوشه بندی براساس توزیع. این مدل خوشه بندی که دقیقاً مربوط به آمار می باشد، بر اساس مدل های توزیع است. خوشه ها به راحتی می توانند به عنوان اشیایی تعریف می شوند که به احتمال زیاد ب توزیع یکسانی دارند. یک ویژگی خوب این رویکرد این است که با نمونه برداری از اشیاء تصادفی از یک توزیع، دقیقاً شبیه نحوه تولید مجموعه داده های مصنوعی است. مبنای نظری این روش ها عالی است، ولی مشکل اصلی overfitting دارند، مگر اینکه محدودیت ها بر پیچیدگی مدل قرار بگیرد. یک روش شناخته شده، مدل مخلوط گاوس (با استفاده از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه داده ها معمولاً با یک ثابت (برای جلوگیری از overfitting) تعداد توزیع های گاوسی که به صورت
تصادفی استفاده شده و به منظور مناسب تر کردن مجموعه داده مدل، پارامترهای آن به طور تکراری بهینه شده است که به یک بهینه محلی همگرا می شود، بنابراین در طول چند اجرا ممکن است نتایج متفاوتی تولید کند. به منظور به دست آوردن خوشه بندی سخت، اشیاء اغلب به توزیع گاوسی که به احتمال زیاد متعلق به آنهاست، اختصاص داده است که برای خوشه بندی نرم، اینکار لازم نیست. خوشه بندی مبتنی بر توزیع، مدل های پیچیده ای را برای خوشه ها ایجاد می کند که می تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد. خوشه بندی براساس Density. در این تکنیک این اصل مطرح می شود که خوشه ها مناطقی با چگالی بیشتر هستند که توسط مناطق با چگالی کمتر از هم جدا شده اند. یکی از مهم ترین الگوریتم ها در این زمینه الگوریتم DBSCAN است. روش این الگوریتم به این صورت است که هر داده متعلق به یک خوشه در دسترس چگالی سایر داده های همان خوشه است، ولی در دسترسی چگالی سایر داده های خوشه های دیگر نیست. (چگالی داده همسایگی به مرکز داده و شعاع همسایگی دلخواه ε است) مزیت این روش این است که تعداد خوشه ها به صورت خودکار مشخص می شود. در تشخیص نویز نیز بسیار کاراست. پیشرفت های اخیر. در سال
های اخیر تلاش های قابل توجهی در بهبود عملکرد الگوریتم های موجود انجام شده است. با توجه به نیازهای جدید به پردازش داده های خیلی بزرگ، تمایل به کاربرد خوشه های تولید شده برای عملکرد تجاری افزایش یافته است. این امر منجر به توسعه روش های پیش خوشه سازی مانند خوشه بندیcanopy می شود که می تواند داده های حجیم را به طور مؤثر پردازش کند. برای داده های با ابعاد بزرگ، بسیاری از روش های موجود به علت ابعاد شکست خورده است، که باعث می شود که توابع خاص فاصله در فضاهای بزرگ بعدی مشکل ساز باشند. این باعث شد که الگوریتم های خوشه بندی جدید برای داده های با ابعاد بزرگ، بر خوشه بندی زیر فضایی تمرکز کنند و استفاده شود. چندین سیستم خوشه بندی مختلف مبتنی بر اطلاعات متقابل پیشنهاد شده است. یکی از آن ها، تغییرات اطلاعات مارینا مالگا است که یکی دیگر از خوشه بندی سلسله مراتبی را فراهم می کند. با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی، طیف گسترده ای از تناسب توابع مختلف، از جمله اطلاعات متقابل، می تواند بهینه سازی شود، پیشرفت اخیر در علوم کامپیوتری و فیزیک آماری، منجر به ایجاد انواع جدیدی از الگوریتم های خوشه بندی شده است. ارزیابی مدل خوشه بندی. ا
رزیابی (یا «اعتبار سنجی») نتایج خوشه بندی به همان اندازه خوشه بندی سخت است. رویکردهای محبوب شامل ارزیابی "درونی" است که در آن خوشه بندی به یک عدد کیفیت واحد خلاصه می شود، ارزیابی "خارجی"، که در آن خوشه بندی با طبقه بندی "ground truth" موجود، ارزیابی "دستی" توسط متخصص و ارزیابی "غیر مستقیم " با استفاده از خوشه بندی در برنامه مورد نظر مقایسه می شود. مشکلی که ارزیابی خارجی دارد این است که اگر ما برچسب های "ground truth" داشته باشیم، دیگر نیازی به خوشه نخواهیم داشت و در برنامه های کاربردی معمولاً چنین برچسب هایی را نداریم. از سوی دیگر، برچسب ها فقط یک پراکندگی از مجموعه داده نشان می دهد، که به این معنی نیست که خوشه ای متفاوت و شاید حتی بهتر از آن وجود نداشته باشد. بنابراین هیچ کدام از این روش ها نهایتاً نمی توانند کیفیت واقعی خوشه بندی را قضاوت کنند، اما اینکار نیاز به ارزیابی انسانی دارد که بسیار ذهنی است. ارزیابی داخلی. هنگامی که یک نتیجه خوشه بندی ای که بر اساس داده های خودش خوشه بندی شده است، ارزیابی شود، ارزیابی داخلی نامیده می شود. اگر از استاندارد gold استفاده شود، اندازه گیری خارجی نامیده می شوند و در بخش
بعدی مورد بحث قرار می گیرد .(اگر متقارن باشد، می تواند اندازه گیری بین خوشه ایی برای ارزیابی داخلی استفاده شود) روش ها معمولاً بهترین عدد را برای الگوریتمی که درون خوشه شباهت زیاد و بین خوشه ها، شباهت کم باشد، تولید می کند. این ارزیابی به سمت الگوریتم هایی است که از یک مدل خوشه ای استفاده می کنند. به عنوان مثال، خوشه بندی k-means به طور طبیعی به فضاهای شئی بهینه می کند و معیار داخلی مبتنی بر فاصله، احتمالاً از خوشه بندی به دست می آید. بنابراین، اقدامات ارزیابی داخلی برای درک وضعیتی که یک الگوریتم بهتر از دیگری عمل می کند، مناسب است، اما این به این معنی نیست که یک الگوریتم نتیجه های معتبرتری را نسبت به دیگری تولید کند. بیش از دوازده اندازه گیری ارزیابی داخلی وجود دارد. به عنوان مثال، برای ارزیابی کیفیت خوشه بندی می توان از روش های زیر استفاده کرد. شاخص Davies–Bouldin شاخصDavies–Bouldin را می توان با فرمول زیر محاسبه کرد: formula_1 که n تعداد خوشه و formula_2 مرکز خوشه x و σx فاصله متوسط همه عناصر در خوشه x و formula_3 فاصله بین مرکزهای formula_4 وformula_5 است. از آنجا که الگوریتم هایی که خوشه ها را با فاصله