stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
روش پالمکویست
معایب

با وجود اينكه روش استفاده از فرورونده‌ی ویکرز برای تعیین چقرمگي شکست از لحاظ سادگي و جنبه اقتصادي در سال‌هاي اخير مورد توجه و اهميت فراوان واقع شده؛ اما داراي خطاي قابل ملاحظه‌اي نسبت به ساير روش‌هاي مرسوم تست همچون روش SEVNB و SENB مي‌باشد. علت اين امر در بسياري از موارد،  ميزان بارگذاري بالا در الماس ويكرز و ناخالصي‌هاي موجود در ساختار نمونه بوده كه باعث رشد ترك‌هاي نامنظم در اطراف بخش فرورفته مي‌شوند و در صورتي كه ميزان بارگذاري بيشتر باشد پديده ايجاد تراشه در نمونه رخ خواهد داد.   از این‌رو با کنترل میزان بارگذاری و تکرار روند آزمایش با سعی و خطا می‌توان به نمونه با ترک استاندارد شعاعی دست یافت. ولی روند تکرار آزمایش تا حدودی با صرف هزینه و زمان بیش‌تری همراه است. از طرفی مهم‌ترین عاملی که باعث ایجاد خطا در محاسبات به روش استفاده از تست فرورفتگی می‌شود، صرف نظر نمودن از ترک‌های فرعی تشکیل یافته کوچکی است که ممکن است در اطراف بخش فرورفته در نمونه ایجاد شده باشد و باعث آن می‌شود که مقدار خروجی چقرمگی شکست با استفاده از این معادلات، با خطا روبرو گردد. شکل 5 بیانگر مدل کلی از اثر بجا مانده از تست چقرمگی شکست مواد ترد با استفاده از فرورونده ویکرز می‌باشد که در آن دیگر رشد ترک به شکل شعاعی نبوده و ترکها در هر جهتی شروع به رشد کرده و یا هر ترک به چندین ترک کوچک‌تر تقسیم شده است. از آنجایی که در اکثر مواد ترد، رشد ترک در نمونه به هر شکلی امکان پذیر بوده و در عمل بیشتر به شکل نامنظم منتشر می‌شوند؛ اگر بجای استفاده از پارامتر طول ترک، مقدار سطح اثر ترک در معادلات گنجانده شوند، دیگر الزامی به شعاعی بودن ترکها نیست. به شرط آنکه سطح اثر تمامی میکروترک‌های تشکیل یافته در نمونه، در معادله تعیین چقرمگی شکست منظور شوند.
شکل 2: الماس هرمی یک فرورونده‌ی ویکرز
جاوئن هاجم

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Jaouen Hadjam
زادروز:  ۲۶ مارس ۲۰۰۳ ‏(۲۱ سال)
زادگاه:  پاریس
قد:  1.84m
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال پاریس اف سی
شمارهٔ پیراهن:  ۳
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۹–۲۰۱۱:  Champagne 95
۲۰۱۱–۲۰۱۴:  Alfortville
۲۰۱۴–۲۰۱۵:  باشگاه فوتبال پاری سن ژرمن
۲۰۱۵–۲۰۱۸:  Creteil
۲۰۱۸–۲۰۲۰:  باشگاه فوتبال پاریس اف سی
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۰– |  باشگاه فوتبال پاریس اف سی |  ۱۰ |  (۰) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۲۰۲۰ |  تیم ملی فوتبال زیر ۱۷ سال فرانسه |  ۲ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۸ اوت ۲۰۲۱. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۸ اوت ۲۰۲۱. 
جاوئن هاجم (انگلیسی: Jaouen Hadjam؛ زادهٔ ۲۶ مارس ۲۰۰۳) بازیکن فوتبال است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال زیر ۱۷ سال فرانسه بازی کرده‌است.
جاکوپو سانسووینو

| جاکوپو سانسووینو | جاکوپو سانسووینو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲ ژوئیه ۱۴۸۶
درگذشت: ۲۷ نوامبر ۱۵۷۰
جاکوپو سانسووینو (انگلیسی: Jacopo Sansovino؛ ۲ ژوئیهٔ ۱۴۸۶ – ۲۷ نوامبر ۱۵۷۰) یک معمار، و مجسمه‌ساز اهل ایتالیا بود که در سبک شیوه گری(منریسم) فعالیت داشته است.
جردن لاد

| جردن لاد | جردن لاد |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۴ ژانویهٔ ۱۹۷۵ ‏(۴۹ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۱۹۹۰–اکنون
جردن لاد (انگلیسی: Jordan Ladd؛ زادهٔ ۱۴ ژانویهٔ ۱۹۷۵) یک بازیگر سینما، و هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۹۰ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به ضد مرگ، هرگز بوسیده نشده، استثنایی‌ها و انتظار... اشاره کرد.
روبن سواگ

| روبن سواک | روبن سواک |
| --- | --- |
نام اصلی: روبن هُوْهانِسی چیلینگیریانՌուբեն Հովհաննեսի Չիլինկիրյան
زاده: ۱۵ فوریه ۱۸۸۵ سیلیوری، نزدیکی کنستانتینوپول (استانبول فعلی), امپراتوری عثمانی
درگذشته: ۲۶ اوت ۱۹۱۵ (۳۰ سال) چانقری، امپراتوری عثمانی
پیشه: شاعر، نویسنده و پزشک
ملیت:  ارمنی
روبن سواک (به ارمنی: ‎Ռուբեն Սևակ) ‏ (۱۵ فوریه ۱۸۸۵ – ۲۶ اوت ۱۹۱۵) از شاعران نامی کشور ارمنستان بود.
زندگی

روبن هُوْهانِسی چیلینگیریان متخلّص به «روبن سواگ» در ۱۵ فوریه ۱۸۸۵ در آبادی «سیلیوری» واقع در نزدیکی کنستانتینوپول (استانبول فعلی) متولد شد. پس از گذراندن دوران ابتدائی، در آموزشگاه آمریکایی «پارتیزاک» به تحصیل پرداخت. در سال ۱۹۰۱ میلادی به کنستانتینوپول مهاجرت کرد و وارد مدرسه بربریان شد. در سال ۱۹۰۵ میلادی پس از پایان دوره آموزشگاه، در رشته پزشکی دانشگاه لوزان پذیرفته شد.
سواگ در دانشگاه لوزان با آثار ولتر، ژان-ژاک روسو، لکنت دولیل، پل ورلن، هاینریش هاینه و لئو تولستوی آشنا شد و افکار آنها در پرروش دیدگاه وی تأثیر فراوانی نهاد. در سال ۱۹۱۰ مجموعه شعر سواگ با نام «کتاب سرخ» به چاپ رسید. از دیگر آثار سواگ، «کابوس»، «آخرین ارمنی‌ها»، «کتاب عشق» است. نوشته‌های منثور سواگ در مجموعه‌ای با عنوان «صفحات پراکنده‌ای از کتاب پزشکی» انتشار یافته‌است.
روبن سواگ در سال ۱۹۱۱ میلادی از دانشگاه لوزان در رشته پزشکی فارغ‌التحصیل شد و مدتی در یکی از بیمارستان‌های شهر طبابت کرد. در سال ۱۹۱۴ میلادی با خانواده اش به کنستانتینوپول بازگشت و به عنوان پزشک متخصص به کار پرداخت و به موازات کار پزشکی، فعالانه در جنبش ادبی ارمنستان غربی، دوشادوش سیامانتو، دانیل واروژان و دیگران، تلاش کرد. روبن نیز در جریان نسل‌کشی ارمنی‌ها در سال ۱۹۱۵ میلادی در ارمنستان غربی به دست ترکان عثمانی به مانند دانیل واروژان و سیامانتو جان خود را از دست داد.
دیوان پرآوازه او (منظومه) «زنگبرج خاموش نشدنی» نام دارد که از سوی گئورگ نوباریان به زبان پارسی ترجمه شده‌است.
افکار و سبک شعری روبن سواک

روبن سواک، شاعری است جامعه گرا که در شعرها و داستان‌هایش، رنج‌ها و محرومیت‌های انسان‌های ستمدیده و غارت شده را با تصاویر و بیانی زنده و انسان‌دوستانه، با خواننده در میان می‌گذرد و علیه بی عدالتی‌ها و نابرابری‌های اجتماعی به ستیز برمی‌خیزد.
سواک که به خاطر تخصص پزشکی اش با درد جسمی و رنج روانی انسان نیز به خوبی آشنا بود، در شعرها و نوشته‌هایش به هنگام تصویر درد و رنج انسانی، به چنان اوج هنری دست می‌یازد که شاید کمتر هنرمندی بتواند مانند او دقایق درد جسمانی و رنج روانی انسان را به کمک واژه‌ها به خواننده انتقال دهد.
شعری از روبن سواک به نام «گل‌های بوسه و قلب و زخم»

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| در شبی زیبا که جان را می‌کند از شورها سرشار |  | به گلی آبی |
| رسته در میان گندمزار بوسه‌ای دادم |  | بوسه‌ای گرم و برآمده از جان |
| ای شمائی که می‌گذرید، آن را چیدید آیا؟ |  | جان من ملول بود و آسمانم غمناک |
| لیک عطر دلپذیر گل‌ها می‌گسترد |  | قلب خود را به ژرفنای گلی سرخ پنهان کردم |
| ای شمائی که می‌گذرید، آن را برخواهید چید؟ |  | کنار خاری گزان و تشنه و اندوهناک |
| که ویرانگری اش مرا سوی او کشاند |  | زخم‌های جانسوزم را نهادم بر جا |
| ای شمائی که می‌گذرید |  | هشدار! برمی‌چینید آن‌ها را |
شعری از روبن سواک به نام «ارمنستان»

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| کیست که اینچنین بر آستانه آشیانه من می‌گرید؟ |  | - غریب است خواهر! در را بگشا! |
| اسکلتی می‌گذرد در بیرون گریان… |  | - قحطی است، در را بگشا! |
| تبر است که در آشیانه‌ام را پاره‌پاره می‌کند؟ |  | - قتل‌عام و کشتار است در را بگشا! |
جاهو

| جاهو | جاهو |
| --- | --- |
جاهوموقعیت جاهو در نقشهنمایش نقشه بمبئیجاهوجاهو (مهاراشترا)نمایش نقشه مهاراشتراجاهوجاهو (هند)نمایش نقشه هند: جاهوموقعیت جاهو در نقشهنمایش نقشه بمبئیجاهوجاهو (مهاراشترا)نمایش نقشه مهاراشتراجاهوجاهو (هند)نمایش نقشه هند
مختصات: ۱۹°۰۶′شمالی ۷۲°۵۰′شرقی﻿ / ﻿۱۹٫۱۰°شمالی ۷۲٫۸۳°شرقی﻿ / 19.10; 72.83: مختصات: ۱۹°۰۶′شمالی ۷۲°۵۰′شرقی﻿ / ﻿۱۹٫۱۰°شمالی ۷۲٫۸۳°شرقی﻿ / 19.10; 72.83
کشور: هند
ایالت: مهاراشترا
فهرست بخش‌های هند: Mumbai Suburban
Metro: Mumbai
زبان‌ها: زبان‌ها
 • رسمی: زبان مراتی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (IST)
جاهو (به انگلیسی: Juhu) یک حومه شهر در هند است که در بمبئی واقع شده‌است.
جت‌استار آسیا ایرویز

جت‌استار آسیا ایرویز (به انگلیسی: Jetstar Asia Airways) یک شرکت هواپیمایی با کد یاتا 3K است که در تاریخ ۲۰۰۴ میلادی تأسیس شده‌است. دفتر مرکزی جت‌استار آسیا ایرویز در فرودگاه چانگی سنگاپور واقع شده‌است و قطب این شرکت هواپیمایی در فرودگاه چانگی سنگاپور قرار دارد و به ۲۱ مقصد، پرواز انجام می‌دهد.
جهانگیر عراقی

| جهانگیر عراقی | جهانگیر عراقی |
| --- | --- |
عراقی در ۲۰۱۴: عراقی در ۲۰۱۴
آمار: آمار
زادهٔ: نوشهر، مازندران، ایران
جهانگیر عراقی بوکسور ایرانی وزن ۷۵ و ۸۱ کیلوگرم اهل نوشهر است که سابقهٔ حضور در تیم ملی بوکس ایران را نیز دارد.
دهستان سیگار

| اطلاعات کلی | اطلاعات کلی |
| --- | --- |
کشور:  ایران
استان: فارس
شهرستان: لامرد
بخش: مرکزی
مرکز دهستان: سیگار
تعداد آبادی: ۲۴
پیش‌شمارهٔتلفنی مرکز: ۰۷۱
سیگار دهستانی از توابع بخش مرکزی شهرستان لامرد در جنوب استان فارس در جنوب ایران واقع شده‌است. مرکز این دهستان روستای سیگار است.
نام

در دوران قدیم دهستان مذکور به نام «سِغار» نامیده می‌شده‌است، گویند وجه تسمیه این روستا را به دلیل وجود سه غار بزرگ که در کوه‌های مشرف به این آبادی وجود دارد می‌دانند.
جفری وینسائوف

جفری وینسائوف (به انگلیسی: Geoffrey of Vinsauf)، نویسنده و مورخ قرن ۱۱ و ۱۲ میلادی که اثر پئوتریا نووا اثر برجسته اوست. همچنین کتاب ایتینراریوم رگیس ریکاردی را پیشتر  به او نسبت داده بودند اما بنا بر نظرات جدید، این اثر توسط ریچارد د تمپلو، کانن تثلیث مقدس لندن، در دههٔ ۱۲۲۰ میلادی براساس دو روایت گمشده از جنگ صلیبی سوم به رشته درآمده است.
زاگرس (ابهام‌زدایی)

زاگرس ممکن یکی از موارد زیر باشد:
زاگرس رشته‌کوهی در غرب و جنوب ایران است.
زاگرس (فیلم) فیلمی است به کارگردانی محمدعلی نجفی ساخته سال ۱۳۸۴
زاگرس (آلبوم) آلبوم موسیقی از شهرام ناظری و ارسلان کامکار
موارد ترکیبی

هواپیمایی زاگرس شرکت هواپیمایی است در سال ۱۳۸۶ در شهر آبادان تأسیس شده‌است.
زاگرس خودرو یکی از شرکت‌ها و کارخانه‌های خودروسازی در ایران است.
شبکه استانی زاگرس شبکه تلویزیونی محلی متعلق به استان کرمانشاه است.
جرج دنت (بازیکن فوتبال)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  George Henry Dent
زادروز:  ۹ مارس ۱۸۹۹
زادگاه:  کینگستون آپون هال
تاریخ مرگ:  ۱ سپتامبر ۱۹۸۳ (۸۴ سال)
قد:  ۵ فوت ۷ اینچ (۱٫۷۰ متر)
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۲۱–۱۹۲۲ |  Clee Rangers |   |   |
| ۱۹۲۲–۱۹۲۳ |  Humber Graving Dock |   |   |
| ۱۹۲۳–۱۹۲۶ |  باشگاه فوتبال گریمزبی تاون |  ۲۴ |  (۱۲) |
| ۱۹۲۶–۱۹۲۸ |  باشگاه فوتبال کلیتورپس تاون |   |   |
| ۱۹۲۸–۱۹۲۹ |  Mexborough Athletic |   |   |
| ۱۹۲۹–۱۹?? |  Haycroft Rovers |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
جرج دنت (انگلیسی: George Dent; ۹ مارس ۱۸۹۹ – ۱ سپتامبر ۱۹۸۳) بازیکن فوتبال اهل بریتانیا بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گریمزبی تاون اشاره کرد.
خوشه‌بندی

در خوشه‌بندی، هدف تقسیم داده به گروه‌های مختلف است که با رنگ‌های مختلف در اینجا نشان داده شده‌اند.
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 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 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 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 رابرت تراین 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 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:
مدل‌های متصل: به عنوان مثال، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، مدل‌هایی براساس فاصله متصل را ایجاد می‌کند.
مدل‌های مرکزی: به عنوان مثال، الگوریتم k-means، هر خوشه را با یک بردار متوسط نشان می‌دهد.
مدل‌های توزیع: خوشه‌ها با استفاده از توزیع‌های آماری، مانند توزیع نرمال چند متغیره که در الگوریتم حداکثر انتظار، استفاده شده‌است.
مدل‌های تراکم: به عنوان مثال، DBSCAN و OPTICS خوشه را به عنوان مناطق متراکم متصل در فضای داده تعریف می‌کنند.
مدل‌های زیر فضایی: در biclustering (که به عنوان خوشهٔ مشترک یا خوشه ای دو حالت شناخته می‌شود)، خوشه‌ها با هر دو اعضای خوشه و ویژگی‌های مرتبط مدل‌سازی می‌شوند.
مدل‌های گروهی: برخی از الگوریتم‌ها یک مدل تصحیح شده برای نتایج خود را ارائه نمی‌دهند و فقط اطلاعات گروه‌بندی را ارائه می‌دهند.
مدل‌های مبتنی بر گراف: یک کلاس، یعنی یک زیر مجموعه از گره‌ها در یک گراف به طوری که هر دو گره در زیر مجموعه با یک لبه متصل می‌شود که می‌تواند به عنوان یک شکل اولیه از خوشه مورد توجه قرار گیرد.
مدل‌های عصبی: شبکهٔ عصبی غیرقابل نظارت، شناخته شده‌ترین نقشهٔ خود سازمانی است و معمولاً این مدل‌ها می‌توانند به عنوان مشابه با یک یا چند مدل فوق شامل مدل‌های زیر فضایی، زمانی که شبکه‌های عصبی یک فرم تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی یا مستقل تجزیه و تحلیل المان می‌باشد.
«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:
خوشه‌بندی سخت: هر شیء متعلق به خوشه است یا نه.
خوشه‌بندی نرم (همچنین: خوشه فازی): هر شیء به درجه خاصی از هر خوشه متعلق است (به عنوان مثال، احتمال وابستگی به خوشه)
همچنین امکان تمایز دقیق‌تر وجود دارد، مثلاً:
خوشه‌بندی جداسازی دقیق (پارتیشن‌بندی): هر شیء دقیقاً به یک خوشه متعلق است.
خوشه‌بندی جداسازی دقیق با ناپیوستگی: اشیاء می‌توانند به هیچ خوشه‌ای تعلق نداشته باشند.
خوشه‌بندی همپوشانی (همچنین: خوشه‌بندی جایگزین، خوشه‌بندی چندگانه): اشیاء ممکن است متعلق به بیش از یک خوشه باشد؛ معمولاً خوشه‌های سخت را شامل می‌شود
خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: اشیایی که متعلق به خوشه فرزند هستند، متعلق به خوشه پدر و مادر هم هستند.
خوشه‌بندی زیر فضا: در حالی که خوشه‌بندی همپوشانی، که در یک زیر فضای منحصر به فرد تعریف شده، انتظار نمی‌رود که خوشه‌ها با همپوشانی داشته باشند.
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 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 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.
الگوریتم > 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 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 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:
خوشه‌بندی تک‌پیوندی (Single-Linkage Clustering): این روش که به روش Bottom-Up و Agglomerative نیز معروف است روشی است که در آن ابتدا هر داده به عنوان یک خوشه در نظر گرفته می‌شود. در ادامه با به‌کارگیری یک الگوریتم هر بار خوشه‌های دارای ویژگی‌های نزدیک به هم با یکدیگر ادغام شده و این کار ادامه می‌یابد تا به چند خوشهٔ مجزا برسیم. مشکل این روش حساس بودن به نویز و مصرف زیاد حافظه می‌باشد.
خوشه‌بندی کامل پیوند (Complete-Linkage Clustering): در این روش که به روش Top-Down و Divisive نیز معروف است ابتدا تمام داده‌ها به عنوان یک خوشه در نظر گرفته شده و با به‌کارگیری یک الگوریتم تکرار شونده هربار داده‌ای که کمترین شباهت را با داده‌های دیگر دارد به خوشه‌های مجزا تقسیم می‌شود. این کار ادامه می‌یابد تا یک یا چند خوشه یک عضوی ایجاد شود. مشکل نویز در این روش برطرف شده‌است.
مثال هایی از خوشه linkage
single linkage  بر روی داده‌های گوسی
single linkage بر روی خوشه براساس density
الگوریتم > 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 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 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.
مثال هایی از خوشه بندی k-means
جداسازی داده‌های  K-means در   Voronoi-cells
عدم نمایش K-means  برای خوشه‌های براساسdensity
الگوریتم > خوشه بندی براساس توزیع

این 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 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، مدل‌های پیچیده‌ای را برای خوشه‌ها ایجاد می‌کند که می‌تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد.
مثال های Expectation-maximization (EM)
برای داده‌های گوسی، em به خوبی عمل کرده‌است.
خوشه بندی براساس Density توزیع گوسی را به خوبی مدل نمی‌کند.
الگوریتم > 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. (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.
مثال هایی برای خوشه بندی براساس Density
خوشه بندی براساس Density با DBSCAN
DBSCAN  و خوشه‌هایی باdensity مشابه .
OPTICS
الگوریتم > 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 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 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 "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 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.