payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در ایجاد تب، شوک سپتیک، کاشکسی و مهار پیشرفت تومور نیز دخالت دارد.
فرهاد بشارتی (زادهٔ ۲۷ اسفند ۱۳۴۵) بازیگر اهل ایران است. زندگی‌نامه. وی بازی در عرصه نمایش را از سال ۱۳۶۹ در تئاتر گیلان آغاز کرد. او دانش‌آموخته کارشناسی ارشد بازیگری و کارگردانی از دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران است و سال ۱۳۷۶ و پس از پایان تحصیلاتش به‌طور 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 کرده‌است و چندین فیلم سینمایی در کارنامه اش دارد. او یکی از بازیگران فعال در سه عرصه تئاتر، تلویزیون
یکی از بازیگران فعال در سه عرصه تئاتر، تلویزیون و سینماست که در عرصه‌های اجتماعی، خانوادگی، پلیسی و طنز کار کرده‌است. فیلم‌شناسی. مجموعه تلویزیونی. تلخ و شیرین (۱۳۸۱) توپ گرد (۱۳۸۱)
وایت‌هورس (به انگلیسی: Whitehorse) مرکز قلمروی یوکان و بزرگترین شهر در شمال کانادا است. وایت‌هورس 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 وایت‌هورس ۲۷۸۸۹ نفر بوده است.
فالانکس نوعی سامانه دفاع نزدیک دریایی است که توسط شرکت اسلحه‌سازی جنرال داینامیکس برای کشتی‌های جنگی نیروی دریایی آمریکا طراحی شده و از سال ۱۹۸۰ وارد خدمت نظامی شده‌است. این سیستم که به عنوان آخرین خط دفاعی کشتی جنگی در مقابل حملهٔ اهداف هوایی مهاجم به ویژه موشک‌های ضدکشتی عمل می‌کند، از یک مسلسل گاتلینگ ۶لول ۲۰میلی‌متری ام۶۱ والکان تشکیل می‌شود که تنظیم آتش آن توسط رادار انجام شده و بر روی یک برجک گردان با قابلیت چرخش سریع (۱۱۵ درجه در ثانیه) نصب شده‌است. این سیستم در نیروهای دریایی ۱۶ کشور از هم‌پیمانان
این سیستم در نیروهای دریایی ۱۶ کشور از هم‌پیمانان آمریکا از جمله بریتانیا، استرالیا، کانادا، پاکستان، عربستان سعودی، اسرائیل و ترکیه مورد استفاده قرار گرفته و نیروی دریایی آمریکا تمامی انواع کشتی‌های جنگی خود را به این سیستم مسلح کرده‌است. 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 زمین‌پایه از فالانکس به نام C-RAM نیز به تازگی به عنوان
از فالانکس به نام C-RAM نیز به تازگی به عنوان پدافند هوایی کوتاه‌برد در مقابل موشک‌ها، راکت‌ها و آتش توپخانهٔ دشمن توسعه یافته‌است. مشخصات. هر دستگاه از فالانکس با یک سیستم کنترل آتش و یک زیر سیستم همراه است که مستقل از سیستم‌های دیگر کشتی عمل می‌کنند. سیستم کنترل آتش سلاح هم اهداف وارد شونده را رهگیری می‌نماید و هم با صدور فرمان آتش رگبار خودکار گلوله‌هایش را بر روی هدف می‌ریزد. زیر سیستم کنترل آتش سلاح هم از دو رادار تشکیل می‌شود؛ یکی برای جستجو، ردیابی و کشف اهداف مهاجم و دیگری رادار رهگیر جهت نشانه روی
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 جنگنده‌های آمریکایی استفاده می‌شود. این سیستم قادر به شلیک گلوله‌های تنگستن (کرومی) یا اورانیوم ضعیف‌شده جهت نفوذپذیری بیشتر و گلوله‌های ساب‌کالیبر با هسته ثاقب نیز می‌باشد. 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 می‌شوند. در داخل برجک سیستم که در مجموع ۶۲۰۰ کیلوگرم وزن دارد، گنجایش
سیستم که در مجموع ۶۲۰۰ کیلوگرم وزن دارد، گنجایش ۱۵۵۰ فشنگ را دارد.
مهر ۱۳۸۸، هفتمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است. آغاز آن چهارشنبه، ۱ مهر ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ سپتامبر ۲۰۰۹ میلادی است.
شهریور ۱۳۸۸، ششمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است. آغاز آن یکشنبه، ۱ شهریور ۱۳۸۸ برابر با ۲۳ اوت ۲۰۰۹ میلادی است.
دولت ایالتی میزوری از شعبات و نهادهای متفاوتی تشکیل شده‌است. 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 می‌گردند.
State)، که همگی توسط رای عمومی انتخاب می‌گردند. 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 پنج‌شنبه، 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 به‌دست می‌آید؛ نتایج تبدیل معمولاً به صورت نمودار دامنه و فاز بر حسب فرکانس نمایش داده می‌شوند. هر سیگنالی که بتوان آن را به صورت دامنه‌ای متغیر بر حسب زمان نشان‌داد، دارای یک طیف فرکانسی به‌خصوص است. این ویژگی شامل سیگنال‌هایی مانند نور مرئی (رنگ)، نُت‌های موسیقی، فرکانس رادیویی می‌گردد. هنگامی که این پدیده‌ها به صورت یک طیف فرکانسی نمایش داده می‌شوند، توصیف آن‌ها گاهی ساده‌تر می‌شود. گاهی یک طیف
توصیف آن‌ها گاهی ساده‌تر می‌شود. گاهی یک طیف فرکانسی هم‌آهنگی‌هایی (Harmonic) را در سیگنال نشان می‌دهد که به ما کمک می‌کنند تا درک بهتری از سیگنال به‌دست آوریم. نور. نور منابع مختلف دارای رنگ‌های متفاوتی است، که هر کدام دارای درجه روشنایی و شدت منحصر به فرد است. یک رنگین‌کمان یا یک منشور این رنگ‌های تشکیل‌دهنده را به جهت‌های متفاوتی می‌فرستند که باعث می‌شود بتوان هر رنگ را به صورت جداگانه در زاویه‌ای خاص دید. نمودار شدت نور نسبت به فرکانس (که نشان‌دهنده روشنایی هر رنگ خواهد بود) "طیف فرکانسی نور" است.
روشنایی هر رنگ خواهد بود) "طیف فرکانسی نور" است. هنگامی که تمامی فرکانس‌های قابل دیدن با شدت (دامنه) برابر موجود باشند، رنگ نور، سفید و طیف فرکانسی، ثابت خواهد بود. از این رو طیف فرکانسی ثابت در تمامی پدیده‌ها از جمله نور، صدا و حتی لرزش معمولاً "طیف فرکانسی سفید" نامیده می‌شود. رادیو. در رادیو و مخابرات، طیف فرکانسی می‌تواند توسط فرستنده‌های مختلف به اشتراک گذاشته شود. هر ایستگاه رادیویی یا تلویزیونی سیگنالی را بر روی فرکانسی که به آن‌ها اختصاص داده شده‌است، ارسال می‌کنند که به این فرکانس، "کانال" گفته
ارسال می‌کنند که به این فرکانس، "کانال" گفته می‌شود. هنگامی که تعداد فرستنده‌ها در یک کانال افزایش می‌یابد، طیف فرکانسی رادیویی شامل مجموع تمام فرکانس‌های جزئی خواهد شد که هر کدام اطلاعات جداگانه‌ای را حمل می‌کنند. هر گیرندهٔ رادیویی یک سیگنال خاص را تشخیص می‌دهد. سپس هر گیرنده با استفاده از مدار تنظیم‌گر می‌تواند یک باند فرکانسی را انتخاب کرده و اطلاعات فرستنده را آشکار کند. نمودار قدرت هر کانال برحسب فرکانس تنظیم‌گر در واقع طیف فرکانسی سیگنال آنتن را مشخص می‌کند.
تیر ۱۳۸۸، چهارمین ماه سال ۱۳۸۸ هجری خورشیدی است. آغاز آن دوشنبه، ۱ تیر ۱۳۸۸ برابر با ۲۲ ژوئن میلادی است.
کمال‌الدین عبدالرزاق سمرقندی (زادهٔ شعبان ۸۱۶ قمری در هرات، درگذشتهٔ ۸۸۷ قمری) از تاریخ‌نگاران سدهٔ نهم است. او به تحصیل علوم دینی پرداخت تا جایی که پس از مرگ پدرش مولانا جلال‌الدین اسحاق شرحی بر رسالهٔ عضدیه تألیف قاضی عضدالدین ایجی نگاشت. از نگاشته‌های عبدالرزاق سمرقندی می‌توان به مطلع سعدین و مجمع بحرین اشاره کرد. پدر وی در دربار شاهرخ تیموری منصب قضاوت و پیش‌نمازی داشت، و گاهی در مجلس شاهرخ به توضیح مسائل و قرائت رساله‌ها نیز می‌پرداخت. در لغت‌نامهٔ دهخدا دربارهٔ او چنین آمده‌است :
چلچله‌بیابانی‌ها (گلاریول‌ها) نام سرده‌ای از تیرهٔ چلچله‌بیابانیان است که شامل هفت گونه جانوری می‌شود. چهار گونه از این سرده در ایران یافت می‌شوند. اعضای این سرده عبارتند از:
سلیم‌سانیان به اعضای راسته ی سلیم‌سانان، به جز آن گروه‌هایی از پرندگان دریایی پاپره‌دار که در نزدیکی اقیانوس‌ها به سر می‌برند، گفته می‌شود. گروه‌هایی که عضو سلیم‌سانیان نیستند شامل قاپوها (Stercorariidae)، مرغان نوروزی (Laridae)، پرستوهای دریایی (Sternidae)، آب‌شکاف‌ها (Rynchopidae)، و ماهی‌گیرک‌ها (Alcidae) هستند. همچنین گلاریول‌های خاکستری (Glareolidae) و سلیم خرچنگ‌خوار (Dromadidae) نیز که شباهت بسیاری به کنارآبچرها دارند، رابطه نزدیکی با پرندگان دریایی دارند. بررسی‌های جدید اعضای این گروه را به صورت زیر
رگرسیون باثبات یا رگرسیون مقاوم (انگلیسی: robust regression) به روش‌های رگرسیون گفته می‌شود که رفتار باثبات و مقاومی در برابر وجود دادهٔ غیرمعمول دارند. بعضی از روش‌های معمول رگرسیون مانند حداقل مربعات در صورت صدق فرض‌های آنان به خوبی کار می‌کنند اما در مورد داده‌هایی که از فرض‌های آنان تخلف می‌کنند شاید به خوبی عمل نکنند. به ویژه، روش حداقل مربعات نسبت به دادهٔ پرت حساس است. مسئلهٔ دیگر وجود ناهم‌واریانسی در داده است. روش‌های پارامتری و ناپارامتری مختلفی برای رگرسیون باثبات پیشنهاد شده‌است. به عنوان روش
برای رگرسیون باثبات پیشنهاد شده‌است. به عنوان روش حداقل قدرمطلق معادل باثبات‌تری برای حداقل مربعات است و در آن به جای توان دوم خطای رگرسیون از قدر مطلق خطا استفاده می‌شود: 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 می‌تواند به صورت یک ترکیب خطی از توابع بنیادی نمایش داده‌شود، همانطور که هر بردار در فضای برداری را می‌توان به صورت یک ترکیب خطی از بردارهای پایه نمایش داد. در نظریه اعداد و نظریه تقریب، به توابع بنیادی به‌دلیل استفاده آن‌ها در درون‌یابی توابع ترکیبی نیز گفته می‌شود. زیرا در این زمینه، ترکیب چند تابع بنیادی ایجاد یک تابع درون‌یابی می‌کند. مثال‌ها. اساس چندجمله‌ای‌ها. چندجمله‌ای‌های درجهٔ ۲ با ضرایب حقیقی، دارای
چندجمله‌ای‌های درجهٔ ۲ با ضرایب حقیقی، دارای مجموعه‌ای از توابع formula_1 به‌عنوان پایه هستند. هر چندجمله‌ای درجه ۲ را می‌توان به‌صورت formula_2 نوشت که در واقع از ترکیب خطی تابع‌های پایه شکل گرفته است. مجموعه زیر نیز مجموعه‌ای دیگر از توابع پایه‌ای برای چندجمله‌ای‌های درجه ۲ است که در چندجمله‌ای‌های لاگرانژ معرفی شده‌است: 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 می‌دهد.
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 می‌کند. سالها قبل کاترین شاهد به قتل رسیدن مادرش توسط دو مرد مسلح، دو مرد مسلحی که او را هم کشته
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 می‌کند مردی که ظاهراً در حال خدمت در افغانستان در سال ۲۰۰۲ کشته شده است. البته معلوم می‌شود که وینسنت در
کشته شده است. البته معلوم می‌شود 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 می‌کرده است زیرا وضعیتش باعث تبدیل او به یک دیو هنگام عصبانی شدن می‌شود. کاترین پس از ملاقات با وی یک معامله می‌کند: 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 می‌کند و البته این دو بعد از مدتی دلبسته یکدیگر می‌شوند 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 می‌دهد.
در تجزیه و تحلیل خوشه یا خوشه‌بندی، گروه‌بندی مجموعه‌ای از اشیاء انجام می‌شود، اینکار به این صورت است که اشیاء در یک گروه (به نام خوشه) در مقایسه با دیگر دسته‌ها (خوشه‌ها) مشابه‌تر هستند. این وظیفهٔ اصلی داده‌کاوی اکتشافی است و یک روش معمول برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری است که در بسیاری از زمینه‌ها از جمله یادگیری ماشین، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک، فشرده‌سازی داده‌ها و گرافیک کامپیوتری استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است
خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است و می‌تواند توسط الگوریتم‌های مختلفی به دست آید که در درک آنچه که یک خوشه را تشکیل می‌دهند و نحوهٔ کارآمدی آن‌ها را پیدا می‌کند. اصطلاحات خوشه‌ها شامل گروه‌هایی با فاصله‌های کم بین اعضای خوشه، مناطق متراکم فضای داده، فواصل یا توزیع‌های آماری خاص است؛ بنابراین خوشه بندی می‌تواند به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی چند هدفه صورت گیرد. الگوریتم خوشه‌بندی مناسب و تنظیمات پارامتر (از جمله پارامترهایی مانند تابع فاصله مورد استفاده، آستانه تراکم یا تعداد خوشه مورد انتظار) بستگی
آستانه تراکم یا تعداد خوشه مورد انتظار) بستگی به تنظیم مجموعه داده‌ها توسط فرد و استفادهٔ خاص فرد از نتایج دارد. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای یک روش اتوماتیک نیست، بلکه یک فرایند تکراری از کشف دانش یا بهینه‌سازی چند هدفهٔ تعاملی است که شامل آزمایش و شکست است. اغلب لازم است که داده‌های پیش پردازش شده و پارامترهای مدل اصلاح شوند تا نتیجه حاصل، همان نتیجهٔ دلخواه باشد. افزون‌بر اصطلاحات خوشه‌بندی، تعدادی از اصطلاح با معانی مشابه وجود دارد، از جمله طبقه‌بندی خودکار، طبقه‌بندی عددی، روش‌شناسی و تجزیه و تحلیل
خودکار، طبقه‌بندی عددی، روش‌شناسی و تجزیه و تحلیل توپولوژیکی. تفاوت‌های کم اغلب در نتایج استفاده می‌شود: در داده‌کاوی، نتیجه گروه‌ها مورد توجه هست و در طبقه‌بندی خودکار، قدرت تشخیصی مورد توجه است. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در انسان‌شناسی توسط Driver و کروبر در سال ۱۹۳۲ آغاز شد و در روان‌شناسی توسط زوبین در سال ۱۹۳۸ و در سال ۱۹۳۹ معرفی شد و در سال ۱۹۴۳ برای طبقه‌بندی نظریهٔ رفتاری در روانشناسی شخصیت توسط ریموند کاتل استفاده شده‌است. تعریف. مفهوم «خوشه» را دقیقاً نمی‌توان تعریف کرد، یکی از دلایلش این است که
نمی‌توان تعریف کرد، یکی از دلایلش این است که الگوریتم‌های خوشه‌بندی زیادی وجود دارد. همهٔ آن‌ها یک قسمت مشترک دارند و آن یک گروه از اشیاء داده‌است. با این حال، محققان از مدل‌های مختلف خوشه استفاده می‌کنند و برای هر یک از این مدل‌های خوشه، الگوریتم‌های مختلفی را می‌توان ارائه داد. مفهوم یک خوشه، همان‌طور که توسط الگوریتم‌های مختلف یافت می‌شود، به‌طور خاصی در خواص تفاوت دارند. درک این مدل‌های خوشه، کلید فهمیدن تفاوت بین الگوریتم‌های مختلف است. مدل‌های خوشه‌ای معمول عبارتند از: «خوشه بندی» اساساً مجموعه‌ای از
معمول عبارتند از: «خوشه بندی» اساساً مجموعه‌ای از خوشه‌ها است که معمولاً شامل تمام اشیاء در مجموعه داده‌ها می‌شود. افزون‌بر این، می‌توان رابطهٔ خوشه‌ها را به یکدیگر تعریف کند، به عنوان مثال، سلسله‌مراتب خوشه‌های تعبیه شده در یکدیگر. خوشه‌بندی را می‌توان براساس سختی تمایز به صورت زیر مشخص کرد: همچنین امکان تمایز دقیق‌تر وجود دارد، مثلاً: الگوریتم. همان‌طور که در بالا ذکر شد، الگوریتم‌های خوشه‌بندی را می‌توان بر اساس مدل خوشه‌ای طبقه‌بندی کرد. در ادامه نمونه‌های برجسته‌ای از الگوریتم‌های خوشه‌بندی بیان
برجسته‌ای از الگوریتم‌های خوشه‌بندی بیان شده‌است، زیرا احتمالاً بیش از ۱۰۰ الگوریتم خوشه‌بندی منتشر شده وجود دارد. همه مدل‌ها برای خوشه‌هایشان بیان نشده‌اند، بنابراین نمی‌توان به راحتی دسته‌بندی کرد. الگوریتم خوشه‌بندی عینی «صحیح» وجود ندارد، اما همان‌طور که اشاره شد، «خوشه‌بندی در چشم بیننده است.» بهترین الگوریتم خوشه‌بندی 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
است ذکر شود که یک الگوریتم که برای یک نوع مدل طراحی شده‌است و در یک مجموعه داده‌ای که شامل تفاوت اساسی مدل است، شکست می‌خورد. به عنوان مثال، k-means نمی‌تواند خوشه‌های غیرمحدب را پیدا کند. خوشه‌بندی براساس اتصال (خوشه‌بندی سلسه‌مراتبی). خوشه بندی براساس اتصال، که همچنین به عنوان خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی شناخته می‌شود، بر مبنای ایده اصلی اشیائی است که بیشتر مربوط به اشیای نزدیک، نسبت به اشیاء دورتر است. این الگوریتم‌ها «اشیا» را برای ایجاد «خوشه‌ها» بر اساس فاصلهٔ آن‌ها متصل می‌کنند. خوشه را می‌توان به طورکلی
آن‌ها متصل می‌کنند. خوشه را می‌توان به طورکلی با حداکثر فاصله مورد نیاز برای اتصال قطعات خوشه توصیف کرد. در فاصله‌های مختلف، خوشه‌های متفاوتی شکل می‌گیرند که می‌تواند با استفاده از یک دندروگرام نشان داده شود، که توضیح می‌دهد که نام معمول «خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی» از آن می‌آید: این الگوریتم‌ها یک پارتیشن‌بندی مجموعه داده را ارائه نمی‌دهند، بلکه یک سلسله‌مراتب گسترده‌ای از خوشه‌هایی که در فاصله‌های معینی با یکدیگر ادغام می‌شوند، ارائه می‌دهد. در یک دندروگرام محور y نشان‌دهندهٔ فاصله‌ای است که خوشه‌ها ادغام
محور y نشان‌دهندهٔ فاصله‌ای است که خوشه‌ها ادغام می‌کنند، در حالی که اشیاء در امتداد محور x قرار می‌گیرند به طوری که خوشه‌ها با هم مخلوط نمی‌شوند. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی شامل دو نوع خوشه‌بندی می‌باشد: خوشه بندی براساس مرکزوار (centroid). در خوشه بندی براساس مرکزوار، خوشه‌ها با یک بردار مرکزی نشان داده می‌شوند، که ممکن است لزوماً جزء مجموعه داده نباشد. هنگامی که تعدادی از خوشه‌ها به k متصل می‌شوند، خوشه بندی k-means یک تعریف رسمی را به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی ارائه می‌دهد. روش میانگین k در عین سادگی یک
ارائه می‌دهد. 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 می‌باشد. روش کار به این صورت است که ابتدا به تعداد دلخواه نقاطی به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته می‌شود. سپس با بررسی هر داده، آن را به نزدیک‌ترین مرکز خوشه نسبت می‌دهیم. پس از اتمام این کار با گرفتن میانگین در هر خوشه می‌توانیم مراکز خوشه و به دنبال آن خوشه‌های جدید ایجاد کنیم. (با تکرار مراحل قبل) از جمله مشکلات این روش این است که بهینگی آن وابسته به
مشکلات این روش این است که بهینگی آن وابسته به انتخاب اولیه مراکز بوده و بنابراین بهینه نیست. مشکلات دیگر آن تعیین تعداد خوشه‌ها و صفر شدن خوشه‌ها می‌باشد. K-means دارای تعدادی خواص نظری است. اول، فضای داده را به یک ساختار معروف به یک نمودار Voronoi تقسیم می‌کند. دوم، به لحاظ مفهومی نزدیک به طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه است و به همین علت در یادگیری ماشین محبوب است. سوم، می‌توان آن را به عنوان تنوع خوشه بندی براساس مدل مشاهده کرد. خوشه بندی براساس توزیع. این مدل خوشه بندی که دقیقاً مربوط به آمار می‌باشد، بر
مدل خوشه بندی که دقیقاً مربوط به آمار می‌باشد، بر اساس مدل‌های توزیع است. خوشه‌ها به راحتی می‌توانند به عنوان اشیایی تعریف می‌شوند 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 داده‌های مصنوعی است. مبنای نظری این روش‌ها عالی است، ولی مشکل اصلی overfitting دارند، مگر اینکه محدودیت‌ها بر پیچیدگی مدل قرار بگیرد. یک روش شناخته شده، مدل مخلوط گاوس (با استفاده از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه
از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه داده‌ها معمولاً با یک ثابت (برای جلوگیری از overfitting) تعداد توزیع‌های گاوسی که به صورت تصادفی استفاده شده و به منظور مناسب تر کردن مجموعه داده مدل، پارامترهای آن به‌طور تکراری بهینه شده‌است که به یک بهینه محلی همگرا می‌شود، 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 داده‌است که برای خوشه بندی نرم، اینکار لازم نیست. خوشه بندی مبتنی بر توزیع،
نرم، اینکار لازم نیست. خوشه بندی مبتنی بر توزیع، مدل‌های پیچیده‌ای را برای خوشه‌ها ایجاد می‌کند که می‌تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد. خوشه بندی براساس Density. در این تکنیک این اصل مطرح می‌شود که خوشه‌ها مناطقی با چگالی بیشتر هستند که توسط مناطق با چگالی کمتر از هم جدا شده‌اند. یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌ها در این زمینه الگوریتم DBSCAN است. روش این الگوریتم به این صورت است که هر داده متعلق به یک خوشه در دسترس چگالی سایر داده‌های همان خوشه است، ولی در دسترسی چگالی سایر داده‌های خوشه‌های دیگر نیست.
در دسترسی چگالی سایر داده‌های خوشه‌های دیگر نیست. (چگالی داده همسایگی به مرکز داده و شعاع همسایگی دلخواه ε است) مزیت این روش این است که تعداد خوشه‌ها به صورت خودکار مشخص می‌شود. در تشخیص نویز نیز بسیار کاراست. پیشرفت‌های اخیر. در سال‌های اخیر تلاش‌های قابل توجهی در بهبود عملکرد الگوریتم‌های موجود انجام شده‌است. با توجه به نیازهای جدید به پردازش داده‌های خیلی بزرگ، تمایل به کاربرد خوشه‌های تولید شده برای عملکرد تجاری افزایش یافته‌است. این امر منجر به توسعه روش‌های پیش خوشه سازی مانند خوشه بندیcanopy می‌شود
پیش خوشه سازی مانند خوشه بندیcanopy می‌شود که می‌تواند داده‌های حجیم را به‌طور مؤثر پردازش کند. برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بسیاری از روش‌های موجود به علت ابعاد شکست خورده‌است، که باعث می‌شود که توابع خاص فاصله در فضاهای بزرگ بعدی مشکل ساز باشند. این باعث شد که الگوریتم‌های خوشه بندی جدید برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بر خوشه بندی زیر فضایی تمرکز کنند و استفاده شود. چندین سیستم خوشه بندی مختلف مبتنی بر اطلاعات متقابل پیشنهاد شده‌است. یکی از آن‌ها، تغییرات اطلاعات مارینا مالگا است که یکی دیگر از خوشه بندی
اطلاعات مارینا مالگا است که یکی دیگر از خوشه بندی سلسله‌مراتبی را فراهم می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی، طیف گسترده‌ای از تناسب توابع مختلف، از جمله اطلاعات متقابل، می‌تواند بهینه‌سازی شود، پیشرفت اخیر در علوم کامپیوتری و فیزیک آماری، منجر به ایجاد انواع جدیدی از الگوریتم‌های خوشه بندی شده‌است. ارزیابی مدل خوشه‌بندی. ارزیابی (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 می‌شود، ارزیابی
بندی به یک عدد کیفیت واحد خلاصه می‌شود، ارزیابی "خارجی"، که در آن خوشه بندی با طبقه‌بندی "ground truth" موجود، ارزیابی "دستی" توسط متخصص و ارزیابی "غیر مستقیم " با استفاده از خوشه بندی در برنامه مورد نظر مقایسه می‌شود. مشکلی که ارزیابی خارجی دارد این است که اگر ما برچسب‌های "ground truth" داشته باشیم، دیگر نیازی به خوشه نخواهیم داشت و در برنامه‌های کاربردی معمولاً چنین برچسب‌هایی را نداریم. از سوی دیگر، برچسب‌ها فقط یک پراکندگی از مجموعه داده نشان می‌دهد، که به این معنی نیست که خوشه ای متفاوت و شاید حتی
که به این معنی نیست که خوشه ای متفاوت و شاید حتی بهتر از آن وجود نداشته باشد. بنابراین هیچ‌کدام از این روش‌ها نهایتاً نمی‌توانند 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 داده‌های خودش خوشه بندی شده‌است، ارزیابی شود، ارزیابی داخلی نامیده می‌شود. اگر از استاندارد gold استفاده شود، اندازه‌گیری خارجی نامیده می‌شوند و در بخش بعدی مورد بحث قرار می‌گیرد .(اگر متقارن باشد، می‌تواند اندازه‌گیری بین خوشه
.(اگر متقارن باشد، می‌تواند اندازه‌گیری بین خوشه ایی برای ارزیابی داخلی استفاده شود) روش‌ها معمولاً بهترین عدد را برای الگوریتمی که درون خوشه شباهت زیاد و بین خوشه‌ها، شباهت کم باشد، تولید می‌کند. این ارزیابی به سمت الگوریتم‌هایی است که از یک مدل خوشه‌ای استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، خوشه بندی k-means به‌طور طبیعی به فضاهای شئی بهینه می‌کند و معیار داخلی مبتنی بر فاصله، احتمالاً از خوشه‌بندی به دست می‌آید. بنابراین، اقدامات ارزیابی داخلی برای درک وضعیتی که یک الگوریتم بهتر از دیگری عمل می‌کند، مناسب است،
یک الگوریتم بهتر از دیگری عمل می‌کند، مناسب است، اما این به این معنی نیست که یک الگوریتم نتیجه‌های معتبرتری را نسبت به دیگری تولید کند. بیش از دوازده اندازه‌گیری ارزیابی داخلی وجود دارد. به عنوان مثال، برای ارزیابی کیفیت خوشه بندی می‌توان از روش‌های زیر استفاده کرد. شاخص Davies–Bouldin شاخصDavies–Bouldin را می‌توان 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 الگوریتم‌هایی
وformula_5 است. از آنجا که الگوریتم‌هایی که خوشه‌ها را با فاصله‌های درونی خوشه ای کم (شباهت بین خوشه ای بالا) و فاصله‌های بین خوشه ای بالا (شباهت بین خوشه ای پایین) تولید می‌کنند، یک شاخص Davies–Bouldin پایین خواهیم داشت، الگوریتم خوشه بندی که مجموعه ای از خوشه‌های با کوچکترین شاخصDavies–Bouldin، بهترین الگوریتم بر اساس این معیار است. شاخص Dunn هدف شاخص Dunn شناسایی خوشه‌های متراکم و جداسازی آنهاست و به عنوان نسبت بین کمترین فاصله بین خوشه ای تا حداکثر فاصله بین خوشه ای تعریف شده‌است. برای هر قسمت خوشه،
بین خوشه ای تعریف شده‌است. برای هر قسمت خوشه، شاخص دان را می‌توان با فرمول زیر محاسبه کرد: formula_6 که d (i، j) فاصله بین خوشه‌های i و j را نشان می‌دهد و d '(k) فاصله بین خوشه ایی خوشه k را اندازه‌گیری می‌کند. فاصله بین خوشه ای d (i، j) بین دو خوشه ممکن است هر تعداد از اندازه‌گیری‌های فاصله، مانند فاصله بین centroids از خوشه‌ها باشد. به‌طور مشابه، فاصله بین خوشه ای d '(k) ممکن است از روش‌های مختلف اندازه‌گیری شود، مانند فاصله حداکثر بین هر جفت المان در خوشه k. از آنجایی که معیار داخلی به دنبال خوشه‌هایی
k. از آنجایی که معیار داخلی به دنبال خوشه‌هایی با شباهت بین خوشه ای بالا و شباهت بین خوشه ای کم است، الگوریتم‌هایی که خوشه‌ها را با شاخص Dunn بالایی تولید می‌کنند بیشتر مطلوب است. ضریب سایه‌نما (Silhouette) ضریب Silhouette در مقایسه با فاصله میانگین تا عناصر در خوشه‌های مشابه با میانگین فاصله تا عناصر در خوشه‌های دیگر، مقایسه می‌شود. اشیاء با Silhouette بالا به خوبی خوشه بندی می‌شوند، اشیاء باSilhouette کم ممکن است ناپایدار باشند. این شاخص با خوشه بندی k-means کار می‌کند و همچنین برای تعیین تعداد مطلوب
کار می‌کند و همچنین برای تعیین تعداد مطلوب خوشه‌ها استفاده می‌شود، برای محاسبه ضریب Silhouette باید مراحل زیر را طی کرد: شاخصFowlkes-Mallows (E. B. Fowlkes &amp; C. L. Mallows 1983). شاخص Fowlkes-Mallows شباهت میان خوشه‌های بازگشتی توسط الگوریتم خوشه بندی و معیارهای طبقه‌بندی را محاسبه می‌کند. هر چه مقدار شاخص Fowlkes-Mallows بیشتر باشد خوشه‌ها و معیارهای طبقه‌بندی مشابه هستند. این شاخص را می‌توان با استفاده از فرمول زیر محاسبه کرد: formula_12 کهTP تعداد مثبت واقعی وFP تعداد مثبت کاذب وFN تعداد منفی‌های