stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
خوشه‌بندی
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > 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 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، 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:
D={\frac {\min _{1\leq i<j\leq n}d(i,j)}{\max _{1\leq k\leq n}d^{\prime }(k)}}\,,
که n تعداد خوشه و   c_{x} مرکز خوشه x و σx فاصله متوسط همه عناصر در خوشه x و  d(c_{i},c_{j}) فاصله بین مرکزهای  c_{i} و c_{j} 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، شاخص دان را می‌توان با فرمول زیر محاسبه کرد:
D={\frac {\min _{1\leq i<j\leq n}d(i,j)}{\max _{1\leq k\leq n}d^{\prime }(k)}}\,
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 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 خوشه‌ها استفاده می‌شود، برای محاسبه ضریب Silhouette باید مراحل زیر را طی کرد:
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی داخلی > محاسبه و تفسیر ضریب Silhouette

ابتدا داده ها توسط یکی از روش های خوشه بندی مانند k-means باید خوشه بندی شوند.
حال اگر خوشه ها را با  C_{I} نمایش دهیم برای هر داده  i عضو  C_{I} میتوان  a(i) ،که معیاری برای ارزیابی این است که آیا داده به درستی به این گروه نسبت داده شده است یا نه، را به صورت روبرو تعریف کرد:
a(i)={\frac {1}{|C_{I}|-1}}\sum _{j\in C_{I},i\neq j}d(i,j)
در رابطه بالا  d(i,j) فاصله دو نقطه  i و  j می‌باشد و برای اینکه  d(i,i)=0 است تقسیم بر  |C_{I}|-1 میکنیم. با توجه به فرمول بالا  a(i) دارد میانگین نزدیکی داده  i به بقیه داده های خوشه ای که به آن نسبت داده شد را محاسبه میکند
حال اگر  b(i) را مانند  a(i) تعریف کنیم، با این تفاوت که  b(i) میخواهد بهترین خوشه همسایه را پیدا کند، بدین صورت که مانند  a(i) فاصله  i را از بقیه نقاط خوشه های دیگر حساب می‌کند و  C_{J}  ای را پیدا میکند که کمترین مقدار را میانگین فاصله را دارد:
b(i)=\min _{J\neq I}{\frac {1}{|C_{J}|}}\sum _{j\in C_{J}}d(i,j)
ضریب  s(i) برای داده های خوشه بندی حیواناتحال که  a(i) و  b(i) را داریم برای اینکه مقایسه کنیم کدام گروه  I یا  J برای دسته بندی داده  i بهتر است از رابطه زیر استفاده میکنیم:
s(i)={\frac {b(i)-a(i)}{\max\{a(i),b(i)\}}}
اگر  a(i)\ll b(i) باشد یعنی داده  i به داده های گروه  I نزدیک تر است و خوشه بندی به درستی صورت گرفته است حال که شهود داریم به فرمول  s(i) بر میگردیم اگر  a(i)\ll b(i) باشد فرمول به فرم روبرو خواهد بود:  s(i)={\frac {b(i)-a(i)}{b(i)}}=1-{\frac {a(i)}{b(i)}} و به دلیل اینکه  a(i)\ll b(i) است کسر  {\frac {a(i)}{b(i)}} به صفر میل میکند و  s(i) به یک میل میکند پس با شهودی که داشتیم و حاصل  s(i) میتوان این نتیجه را گرفت که نزدیکی  s(i) به یک به معنای خوشه بندی درست است، همین استدلال را میتوان برای شرایطی که  b(i)\ll a(i) باشد نیز انجام داد و خواهیم دید که  s(i) به منفی یک میل میکند و به معنای خوشه بندی اشتباه ما است و بهتر است داده  i به خوشه  J تعلق داشته باشد، اما در شرایطی که   a(i) و  b(i) به هم نزدیک باشند  s(i) به صفر میل میکند و نمیتوان درمورد درستی خوشه بندی تصمیم گرفت.
از  s(i) میتوان استفاده های دیگری نیز کرد، برای اینکه ببینیم داده هایمان در خوشه بندی چقدر نزدیک هستند یا برای اینکه ببینیم مدلمان چقدر خوشه بندی را به درستی انجام داده و برای انتخاب بهترین تعداد خوشه ها.
برای محاسبه میزان نزدیکی داده‌ها می‌توان میانگین  s(i) را برای تمام داده‌های یک خوشه محاسبه کرد.
برای محاسبه درستی خوشه‌بندی مدلمان میانگین  s(i) را برای کل داده‌هایمان محاسبه می‌کنیم و هرچه به ۱ نزدیک‌تر باشد بهتر است.
حال به برتری اصلی ضریب اعتبارسنجی سایه‌نما نسبت به بقیه شاخص‌های خوشه‌بندی می‌رسیم، ضریب اعتبارسنجی سایه‌نما به ما این امکان را می‌دهد که مدلمان را با تعداد خوشه‌های متفاوت را با یک شاخص عددی مقایسه کنیم و با توجه به قسمت مورد قبلی آن تعداد خوشه را انتخاب کنیم که میانگین  s(i) برای آن بیشترین مقدار باشد.
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی

در ارزیابی خارجی، نتایج خوشه‌بندی بر اساس داده‌هایی که برای خوشه بندی استفاده نشدند، مانند برچسب‌های کلاس شناخته شده و معیارهای خارجی ارزیابی می‌شود. چنین معیارهایی قبل از طبقه‌بندی اغلب توسط متخصص تعیین می‌شود؛ بنابراین مجموعه معیارها می‌تواند به عنوان یک استاندارد gold برای ارزیابی استفاده شود. این نوع روش‌های ارزیابی اینکه چقدر خوشه بندی به کلاس‌های معیاری پیش تعیین شده نزدیک است، را تعیین می‌کند. با این حال، این‌که آیا این برای داده‌های واقعی مناسب است یا فقط بر روی مجموعه داده‌های مصنوعی با ground truth است، مورد بحث قرار گرفته‌است، از آنجا که کلاس‌ها می‌توانند ساختار داخلی داشته باشند، ویژگی‌های موجود ممکن است اجازه جدا شدن خوشه‌ها یا کلاس‌ها را ندهند.
همانند ارزیابی داخلی، چند اندازه‌گیری برای ارزیابی خارجی وجود دارد که در ادامه چند روش بیان شده‌است.
Purity: خلوص برای خوشه‌هایی که دارای یک کلاس واحد هستند، اندازه‌گیری می‌شود. برای محاسبهٔ آن، برای هر خوشه، تعداد نقاط داده از کلاس معمول در خوشهٔ مورد نظر شمرده می‌شود، سپس تمام خوشه‌ها را جمع شده و بر تعداد نقاط داده تقسیم می‌شود. با توجه به مجموعه ای از خوشه‌های M و برخی از مجموعه ای از کلاس‌های D، هر دو پارامتر با N نقطه داده، خلوص را می‌توان به صورت زیر تعریف کرد:
{\frac {1}{N}}\sum _{m\in M}\max _{d\in D}{|m\cap d|}
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > اندازه‌گیری رند (ویلیام رند، 1971)

شاخص رند اینکه خوشه‌ها (که توسط الگوریتم خوشه بندی بازمی‌گردند) به معیار طبقه‌بندی‌ها چقدر شبیه‌اند را محاسبه می‌کند. همچنین می‌توانید شاخص رند را به عنوان اندازه‌گیری درصد تصمیمات درست که توسط الگوریتم ساخته شده‌است را استفاده کرد. که می‌توان با استفاده از فرمول زیر محاسبه کرد:
RI={\frac {TP+TN}{TP+FP+FN+TN}}
TP تعداد مثبت صحیح و TN تعداد منفی صحیح وFP تعداد مثبت کاذب وFN تعداد منفی‌های کاذب می‌باشد.
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > اندازه‌گیری F

اندازه‌گیری F را می‌توان برای تعادل مشارکت منفی‌های کاذب با استفاده از وزن دادن از طریق پارامتر β≥۰ استفاده کرد.
P={\frac {TP}{TP+FP}}
R={\frac {TP}{TP+FN}}
که pنرخ دقت و R نرخ فراخوان است. F را با استفاده از فرمول زیر محاسبه شده‌است:
F_{\beta }={\frac {(\beta ^{2}+1)\cdot P\cdot R}{\beta ^{2}\cdot P+R}}
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > اندیس ژاکار (Jaccard Index)

اندیس ژاکار برای اندازه‌گیری شباهت بین دو مجموعه داده استفاده می‌شود. شاخص Jaccard مقداری بین ۰ و ۱ دارد. شاخص ۱ بدین معنی است که دو مجموعه داده یکسان هستند و شاخص ۰ نشان می‌دهد که مجموعه داده‌ها هیچ عنصر مشترکی ندارند. شاخص Jaccard توسط فرمول زیر تعریف می‌شود:
J(A,B)={\frac {|A\cap B|}{|A\cup B|}}={\frac {TP}{TP+FP+FN}}
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > ضریب Dice

اندازه‌گیری متقارنDice دو برابر وزن TP است در حالی کهTN نادیده گرفته می‌شود و برابر با F1 است - اندازه‌گیری F با β = ۱:
J(A,B)={\frac {|A\cap B|}{|A\cup B|}}={\frac {2TP}{2TP+FP+FN}}
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > شاخصFowlkes-Mallows (E. B. Fowlkes & 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:
FM={\sqrt {{\frac {TP}{TP+FP}}\cdot {\frac {TP}{TP+FN}}}}
کهTP تعداد مثبت واقعی وFP تعداد مثبت کاذب وFN تعداد منفی‌های کاذب است. FM شاخص میانگین هندسی دقت و فراخوانی P, R است و همچنین به عنوان اندازه‌گیری G شناخته شده‌است، در حالی که اندازه‌گیری F میانگین هارمونیک آن‌ها است. علاوه بر این، دقت و یادآوری نیز به عنوان شاخص والاس  B^{I} و  B^{II} شناخته شده‌است.
اطلاعات متقابل، اندازه‌گیری نظری اطلاعاتی است که چقدر اطلاعات بین خوشه بندی و طبقه‌بندی ground-truth است که می‌تواند تشابه غیر خطی بین دو خوشه بندی را تشخیص دهد.
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > ارزیابی خارجی > ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)

یک ماتریس درهم‌ریختگی می‌تواند برای به سرعت نتایج یک طبقه‌بندی (یا خوشه بندی) الگوریتم را نمایش دهد و نشان می‌دهد که چگونه یک خوشه از خوشه استاندارد gold متفاوت است.
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > تمایل خوشه (Cluster Tendency)

هدف از اندازه‌گیری تمایل خوشه، این است که چه درجه ای خوشه‌ها در داده‌های خوشه بندی شده وجود داردو ممکن است قبل از تلاش برای خوشه سازی به عنوان یک آزمون اولیه انجام شود. یکی از راه‌های انجام این کار این است که داده‌ها با داده‌های تصادفی مقایسه شود. در اصل، داده‌های تصادفی نباید خوشه ای داشته باشند.
ارزیابی مدل خوشه‌بندی > تمایل خوشه (Cluster Tendency) > آمار Hopkins

فرمول‌های متعدد از آمار هاپکینز وجود دارد. یک نمونه به این صورت می‌باشد که: X مجموعه ای از n نقاط داده درd بعد است. یک نمونه تصادفی (بدون جایگزینی)
m≪n با اعضای xi را در نظر بگیرید. همچنین یک مجموعه Y از m نقطه داده با توزیع یکنواخت رندوم یکنواخت تولید کنید. دو فاصله اندازه‌گیری، ui فاصله از yi∈Y از نزدیک‌ترین همسایه اش در X و  w_{i} فاصله ازxi∈X از نزدیک‌ترین همسایه اش در X است. آمار Hopkins به صورت زیر تعریف می‌شود:
H={\frac {\sum _{i=1}^{m}{u_{i}^{d}}}{\sum _{i=1}^{m}{u_{i}^{d}}+\sum _{i=1}^{m}{w_{i}^{d}}}}\,
کاربرد > زیست‌شناسی، زیست‌شناسی محاسباتی و بیوانفورماتیک > بوم‌شناسی گیاه و حیوانات

تجزیه و تحلیل خوشه ای برای توصیف و مقایسه مقادیر مکانی و زمانی جوامع ارگانیسم‌ها در محیط‌های ناهمگن استفاده می‌شود؛ از آن نیز در سیستماتیک گیاه برای تولید فیلوژنتیک مصنوعی یا خوشه‌های ارگانیسم (افراد) در گونه، جنس یا سطح بالاتر که دارای تعدادی از ویژگی‌های مشترک است، استفاده می‌شود.
رونوشتگان‌شناسی (Transcriptomics Technologies) 
خوشه‌بندی برای ساخت گروهی از ژن‌ها با الگوی بیان مربوط به عنوان الگوریتم خوشه‌بندی HCS استفاده می‌شود. اغلب این گروه‌ها حاوی عملکرد پروتئین‌های مرتبط هستند، مانند آنزیم‌ها برای یک مسیر خاص، یا ژن‌هایی که هم تنظیم می‌شوند. آزمایش‌ها با توان بالا با استفاده از نشانگرهای ترتیبی بیان شده (ESTs) یا ریزآرایه‌های دی‌ان‌ای (DNA MicroArray) می‌تواند یک ابزار قدرتمند برای حاشیه‌نویسی ژنوم، یک جنبه عمومی ژنومیک باشد.
تجزیه و تحلیل متوالی
خوشه‌بندی برای دسته‌بندی هم‌ساخت‌شناسی توالی به خانواده‌های ژن، مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌طور کلی این مفهوم بسیار مهمی در بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی تکاملی است.
کاربرد > زیست‌شناسی، زیست‌شناسی محاسباتی و بیوانفورماتیک > سیستم عامل‌های ژنوتیپ با بازده بالا

الگوریتم خوشه‌بندی به‌طور خودکار برای تعیین ژنوتیپ‌ها استفاده می‌شود.
کاربرد > زیست‌شناسی، زیست‌شناسی محاسباتی و بیوانفورماتیک > خوشه‌بندی ژنتیک انسانی

شباهت داده‌های ژنتیکی در خوشه‌بندی برای به دست آوردن ساختار جمعیت استفاده می‌شود.
کاربرد > پزشکی > تصویربرداری پزشکی

در PET، تجزیه خوشه ای می‌تواند برای تمایز بین انواع مختلف بافت در یک تصویر سه بعدی برای بسیاری از اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
کاربرد > پزشکی > تجزیه و تحلیل فعالیت ضد میکروبی

تجزیه خوشه‌ای می‌تواند برای تجزیه و تحلیل الگوهای مقاومتی آنتی‌بیوتیکی، طبقه‌بندی ترکیبات ضد میکروبی مطابق با مکانیسم عمل آن‌ها، طبقه‌بندی آنتی‌بیوتیک‌ها بر اساس فعالیت ضد باکتری آن‌ها استفاده شود.
کاربرد > پزشکی > بخش‌بندی پرتودرمانی با شدت مدوله‌شده (IMRT)

خوشه‌بندی می‌تواند برای تقسیم یک نقشه روانی (Fluency Map) به مناطق مجزا برای تبدیل به زمینه‌های قابل ارائه در پرتودرمانی براساس MLC استفاده شود.
کاربرد > کسب و کار و بازاریابی > تحقیقات بازار

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در تحقیقات بازار به‌طور گسترده در کار با داده‌های چندمتغیره از نظرسنجی‌ها و پانل‌های آزمایش استفاده می‌شود. محققان بازار از تحلیل خوشه‌ای استفاده می‌کنند تا جمعیت عمومی مصرف‌کنندگان را به بخش‌های بازار تقسیم کنند و به درک بهتر روابط بین گروه‌های مختلف مصرف‌کنندگان/مشتریان بالقوه و برای استفاده در تقسیم‌بندی بازار، موقعیت محصول، توسعه محصول جدید و انتخاب تست بازار کمک می‌کند.
کاربرد > کسب و کار و بازاریابی > گروه‌بندی اقلام خرید

خوشه‌بندی را می‌توان برای دسته‌بندی تمام اقلام خرید موجود در وب به مجموعه‌ای از محصولات منحصر به فرد استفاده کرد. به عنوان مثال، تمام اقلام در eBay را می‌توان به محصولات منحصر به فرد گروه‌بندی کرد.
کاربرد > شبکه جهانی وب (اینترنت) > تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی

در مطالعه شبکه‌های اجتماعی، خوشه بندی ممکن است برای تشخیص ارتباط جوامع در گروه‌های بزرگ مردم استفاده شود.
کاربرد > شبکه جهانی وب (اینترنت) > گروه‌بندی نتایج جستجو

در فرایند گروه‌بندی هوشمند از فایل‌ها و وب سایت‌ها، خوشه بندی ممکن است برای ایجاد یک مجموعه مناسب تر از نتایج جستجو در مقایسه با موتورهای جستجوی معمول مانند Google استفاده شود. در حال حاضر تعدادی از ابزارهای خوشه سازی مبتنی بر وب مانند Clusty وجود دارد.
کاربرد > شبکه جهانی وب (اینترنت) > بهینه‌سازی نقشه Slippy

در نقشه فلیکر از عکس‌ها و سایر Krai سایت‌ها از خوشه‌بندی برای کاهش تعداد نشانگرها در یک نقشه استفاده شده‌است. این باعث می‌شود که هر دو سریع‌تر و میزان خطای بصری را کاهش دهد.
کاربرد > علوم کامپیوتر > تکامل نرم‌افزار

خوشه بندی در تکامل نرم‌افزار مفید است، زیرا آن را با اصلاح قابلیت‌هایی که پراکنده شده‌است، کمک می‌کند تا خواص میراث را در کد کاهش دهد. این یک نوع بازسازی است و از این رو، راه مستقیم نگهداری پیشگیرانه است.
کاربرد > علوم کامپیوتر > بخش‌بندی تصویر

خوشه بندی می‌تواند برای تقسیم یک تصویر دیجیتال به مناطق مشخص برای تشخیص مرز یا تشخیص شی مورد استفاده قرار گیرد.
کاربرد > علوم کامپیوتر > الگوریتم‌های تکاملی

خوشه بندی ممکن است برای شناسایی nichهای مختلف در جمعیت یک الگوریتم تکاملی استفاده شود تا فرصت تولید مجد را به‌طور یکنواخت تر بین گونه‌ها یا گونه‌های در حال رشد توزیع کرد.
کاربرد > علوم کامپیوتر > سیستم توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه شده به منظور توصیف آیتم جدید بر اساس سلیقه کاربر طراحی شده‌اند. گاهی از الگوریتم خوشه بندی برای پیش‌بینی ترجیحات کاربر بر اساس ترجیحات دیگر کاربران در خوشه کاربر استفاده می‌کنند.
کاربرد > علوم کامپیوتر > روش مارکوف مونت کارلو زنجیره ای

خوشه‌بندی اغلب برای تعیین مکان و تشخیص بیشینه در توزیع هدف، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
کاربرد > علوم کامپیوتر > تشخیص ناهنجاری

ناهنجاری‌ها معمولاً - به صراحت یا به‌طور ضمنی - با توجه به ساختار خوشه‌ای در داده‌ها تعریف می‌شود.
کاربرد > علوم اجتماعی > تجزیه و تحلیل جرم

از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای می‌توان برای شناسایی مناطق که در آن موارد بیشتر از انواع خاصی از جرم وجود دارد استفاده شود. با شناسایی این مناطق متمایز یا "هات اسپات" که جرم مشابهی در طی یک دوره زمانی اتفاق افتاده است، می‌توان منابع اجرای قانون را به‌طور مؤثرتر مدیریت کرد.
کاربرد > علوم اجتماعی > داده‌کاوی آموزشی

به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای شناسایی گروه‌های مدارس یا دانشجویانی با ویژگی مشابه استفاده می‌شود.
کاربرد > علوم اجتماعی > گونه‌شناسی

در داده‌های نظرسنجی، پروژه‌هایی نظیر آنچه که توسط مرکز تحقیقات پیو انجام شده، از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای استفاده می‌کنند تا نوع‌شناسی عقاید، عادت‌ها و جمعیت شناسایی را که ممکن است در سیاست و بازاریابی سودمند باشد، شناسایی کند.
کاربرد > و کاربردهای دیگر > در زمینه رباتیک

الگوریتم خوشه‌بندی برای آگاهی موقعیت رباتیک برای ردیابی اشیاء و تشخیص خروجی‌ها در داده‌های سنسور استفاده می‌شود.
کاربرد > و کاربردهای دیگر > شیمی محاسباتی

به عنوان مثال، برای پیدا کردن شباهت ساختاری و غیره، به عنوان نمونه، ۳۰۰۰ ترکیب شیمیایی در فضای ۹۰ شاخص توپولوژیکی، خوشه‌بندی شدند.
کاربرد > و کاربردهای دیگر > اقلیم‌شناسی

برای پیدا کردن آب و هوایی یا الگوهای فشار جو در سطح دریا مورد نظر است.
کاربرد > و کاربردهای دیگر > زمین‌شناسی نفت

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای بازسازی داده‌های اصلی ازدست رفته سوراخ پایین یا منحنی‌های لگاریتمی از دست رفته به منظور بررسی خواص مخزن استفاده می‌شود.
کاربرد > و کاربردهای دیگر > جغرافیای فیزیکی

خوشه‌بندی خواص شیمیایی در مکان‌های مختلف نمونه.
زبان چوکچی

| چوکچی | چوکچی |
| --- | --- |
Ԓыгъоравэтԓьэн йиԓыйиԓ(lyg'oravetl'en jilǝjil): Ԓыгъоравэтԓьэн йиԓыйиԓ(lyg'oravetl'en jilǝjil)
زبان بومی در: روسیه
منطقه: چوکوتکا
شمار گویشوران: ۷۷۴۲ (۲۰۰۲ Census)  (بدون تاریخ)
تبار: Chukotko-Kamchatkan  Chukotkanچوکچی
کدهای زبان: کدهای زبان
ایزو ۳–۶۳۹: ckt
زبان چوکشی ‎/ˈtʃʊktʃiː/‎،و یا Chukot, زبانی از شاخه زبان‌های دیرین سیبری (شاخه چوکوتکا-کامچاتکایی است که در منطقه سیبری توسط اسکیموهای چوکچی تکلم می‌شود. از حدود پانزده هزار چوکچی روسیه حدود هشت هزار تن چوکچی زبان هستند و باقی روسی زبان شده‌اند. حدود پانصد تن چوکچی هم اصلاً روسی بلد نیستند.یونسکو زبان چوکچی را در فهرست زبان‌های درخطر نابودی قرار داده‌است. اگرچه چوکچی در رسانه‌هایی مانند رادیو و تلویزیون استفاده می‌شود و کاربردهای محدودی هم در تجارت دارد اما رشد فزاینده استفاده از زبان روسی بعنوان زبان میانجی موجب شده‌است که این زبان در معرض نابودی قرار بگیرد.یوری ریتخو مشهورترین نویسنده چوکچی است که البته بیشتر آثارش به روسی نوشته شده‌اند.
جودی ایوانز

| جودی اوانس | جودی اوانس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۲ ژوئیهٔ ۱۹۶۴ ‏(۶۰ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۳–اکنون
جودی اوانس (انگلیسی: Judi Evans؛ زادهٔ ۱۲ ژوئیهٔ ۱۹۶۴) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۸۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
روز ملی خورشید

روز ملی خورشید
روز ملی خورشید (به زبان اسپانیایی: Fiesta Nacional del So) جشن سالیانه ای در شهر سان خوآن آرژانتین و در مناطق دیگر استان سان خوآن در ماه فوریه برگزار می‌شود.
تاریخچه

برای نخستین بار این جشنواره در سال ۱۹۷۲ به همت مدیر گردشگری وقت استان سان خوآن برگزار شد و در سال ۱۹۹۳ به عنوان روز ملی خورشید ثبت شد.
بخش‌های جشنواره

این جشن‌ها معمولاً تا پنج روز ادامه دارد.
بخش‌های جشنواره > نمایشگاه آشپزی

سالن نمایشگاه مسابقات سه روزه غذا در محدوده سان خوآن برگزار می‌شود. علاوه بر این، یک نمایشگاه از گیاهان و صنایع دستی وجود دارد. نهادهای منطقه ای و ملی نیز گردشگری را مدیریت می‌کنند و هر روز در سطح ملی و استان‌ها عملکرد گروه‌ها را تماشا می‌کنند.
بخش‌های جشنواره > بخش نهایی

این رویداد یک نمایش با نور و صدای بسیار زیاد است، که بین ۸۰۰ تا ۱۰۰۰ هنرمند روی صحنه می‌روند. در این مراسم به انواع نوشیدنی‌ها و شراب، انواع غذاها و نیز آداب و رسوم تاریخی استان پرداخته می‌شود.
این جشنواره با یک نمایش آتش بازی چشمگیر، که تقریباً ۴۰ دقیقه به طول می‌انجامد با رقص و موسیقی به پایان می‌رسد.
دماغ‌سفید

| دماغ‌سفید | دماغ‌سفید |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۴°۲۹′۱۴″ شمالی ۴۵°۵۱′۵۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۸۷۲۲°شمالی ۴۵٫۸۶۴۷۲°شرقی﻿ / 34.48722; 45.86472: مختصات: ۳۴°۲۹′۱۴″ شمالی ۴۵°۵۱′۵۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۸۷۲۲°شمالی ۴۵٫۸۶۴۷۲°شرقی﻿ / 34.48722; 45.86472
کشور: ایران
استان: کرمانشاه
شهرستان: سرپل ذهاب
بخش: بخش مرکزی
دهستان: حومه‌سرپل
جمعیت: ۱۰۷ نفر (سرشماری ۹۵)
دماغ‌سفید، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان سرپل ذهاب در استان کرمانشاه ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان حومه‌سرپل قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۳۷ نفر (۲۶خانوار) بوده‌است.
جت‌استار

هواپیمای ایرباس ای۳۳۰ متعلق به جت‌استار
جت‌استار، (به انگلیسی: Jetstar) شرکت هواپیمایی ارزان‌قیمت استرالیایی است، که در سال ۲۰۰۳ توسط خطوط هواپیمایی کانتاس، با هدف رقابت با شرکت ویرجین استرالیا، تأسیس شد. این شرکت در حال حاضر به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از کانتاس، مدیریت بخش ترابری ارزان‌قیمت این شرکت را برعهده دارد و روزانه به ۳۵ مقصد، در آسیای شرقی، آسیای جنوب شرقی، اقیانوسیه و آمریکای شمالی پروازهای مستقیم دارد.
دفتر مرکزی شرکت جت‌استار در شهر ملبورن، استرالیا قرار دارد و فرودگاه ملبورن، فرودگاه بریزبن، فرودگاه سیدنی، فرودگاه گولد کوست و فرودگاه کنز، قطب‌های این شرکت هواپیمایی به‌شمار می‌آیند. شرکت جت‌استار در حال حاضر در ناوگان هوایی خود، دارای ۷۳ فروند هواپیمای جت مسافربری می‌باشد.
جوزپ رکا

| جوزپ رکا | جوزپ رکا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۶ اوت ۱۹۶۶ خیرونا، اسپانیا
ملیت: اسپانیایی
پیشه(ها): شراب‌شناس، شراب‌دار
جوزپ رُکا ئی فونتانه (کاتالونیایی: Josep Roca i Fontané؛ زادهٔ ۲۶ اوت ۱۹۶۶) شراب‌شناس و شراب‌دار اهل اسپانیا است. وی یکی از بنیان‌گذاران رستوران مشهور سِلِر دِ کان روکا و شراب‌دار (سومِلیه) آن رستوران است. این رستوران در سال ۲۰۰۹ سه ستارهٔ میشلن دریافت کرد و در سال ۲۰۱۳ به‌عنوان بهترین رستوران جهان انتخاب شد.
جرج دزوندزا

| جرج دزوندزا | جرج دزوندزا |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۹ ژوئیهٔ ۱۹۴۵ ‏(۷۹ سال) رزنهایم، آلمان
ملیت:  ایالات متحده آمریکا
پیشه: بازیگر
سال‌های فعالیت: ۱۹۷۴-حال
جرج دزوندزا (به انگلیسی: George Dzundza) (زاده ۱۹ ژوئیهٔ ۱۹۴۵) بازیگر آمریکایی است.
از فیلم‌های معروف او می‌توان به بازی در فیلم شهر ساحلی، بدون تشکر، هیچ راهی وجود ندارد، نشنال لمپون آدام و ایو و زن قصاب اشاره کرد.
جنگ کروات‌ها-بوسنیایی‌ها

جنگ کروات‌ها-بوسنیایی‌ها (انگلیسی: Croat–Bosniak War) درگیری‌ای بود که از ۱۸ اکتبر ۱۹۹۲ تا ۲۳ فوریه ۱۹۹۴ میان جمهوری بوسنی و هرزگوین و جمهوری کروات بوسنی و هرزگوین (با حمایت کرواسی) اتفاق افتاد.غالباً از این جنگ با عنوان جنگی داخل جنگ نام‌برده میشود (جنگی درون جنگ بوسنی).
ابتدا بوسنیایی‌ها و کرواتها در یک جبهه با ارتش مردمی یوگسلاو و ارتش جمهوری صرب بوسنی می‌جنگیدند اما با پایان سال ۱۹۹۲ تنش میان این دو افزایش یافت.اولین درگیری‌ها در اکتبر ۱۹۹۲ در مرکز منطقه بوسنی و میان نیروهای بوسنیایی‌ و کرواتهای محلی صورت گرفت و به سرعت به منطقه هرزگوین نیز کشیده شد.در ۲۳ فوریه ۱۹۹۴ طرفین آتش‌بس کردند و موافقت‌نامه واشنگتن در ۱۸ مارس همان سال به این درگیری‌ها پایان داد.این موافقت‌نامه موجب تشکیل فدراسیون بوسنی و هرزگوین و اتحاد طرفین برای مقابله با نیروهای صرب شد.
جوآن مک‌شی

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- |
ملیت:  ایالات متحده آمریکا
زاده: ۲۲ ژوئیهٔ ۱۹۱۳ ویتینسویل، ماساچوست
درگذشته: ۱۶ آوریل ۱۹۴۸ (۳۴ سال) بالتیمور
ورزشی: ورزشی
ورزش: شنا
گونه: کرال پشت
باشگاه: Women's Swimming Association
 :  
جوآن مک‌شی (به انگلیسی: Joan McSheehy) (زادهٔ ۲۲ ژوئیهٔ ۱۹۱۳) شناگر اهل ایالات متحده آمریکا است.
جواکیم بالمی

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۱۷ سپتامبر ۱۹۹۷ ‏(۲۷ سال)
زادگاه:  مانت-اژولی
قد:  1.79m
پست:  مدافع
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۸ |  باشگاه فوتبال نیس |  ۳۴ |  (۱) |
| ۲۰۱۸ |  SC Telstar |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  PFC Cherno More Varna |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۰ |  Étoile Fréjus Saint-Raphaël |  ۷ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲ ژانویه ۲۰۲۰. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲ ژانویه ۲۰۲۰. 
جواکیم بالمی (انگلیسی: Joakim Balmy؛ زادهٔ ۱۷ سپتامبر ۱۹۹۷) بازیکن فوتبال اهل فرانسه است.
دراشگفت (پاپی)

| دراشگفت (پاپی) | دراشگفت (پاپی) |
| --- | --- |
روستا: روستا
دراشگفت (پاپی): دراشگفت (پاپی)
مختصات: ۳۳°۱۳′۲۴″ شمالی ۴۸°۴۸′۴۲″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۲۲۳۳۳°شمالی ۴۸٫۸۱۱۶۷°شرقی﻿ / 33.22333; 48.81167: مختصات: ۳۳°۱۳′۲۴″ شمالی ۴۸°۴۸′۴۲″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۲۲۳۳۳°شمالی ۴۸٫۸۱۱۶۷°شرقی﻿ / 33.22333; 48.81167
کشور:  ایران
استان: استان لرستان
شهرستان: شهرستان خرم‌آباد
بخش: بخش پاپی
دهستان: دهستان سپیددشت
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۱۶۲
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
دراشگفت یک روستا در ایران است که در بخش پاپی شهرستان خرم‌آباد واقع شده‌است. دراشگفت ۱۶۲ نفر جمعیت دارد.
جمعیت

این روستا در دهستان سپیددشت قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۶۲ نفر (۲۸ خانوار) بوده‌است.
دهگاه (دزفول)

| دهگاه | دهگاه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۲°۵۵′ شمالی ۴۸°۴۷′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۹۱۷°شمالی ۴۸٫۷۸۳°شرقی﻿ / 32.917; 48.783: مختصات: ۳۲°۵۵′ شمالی ۴۸°۴۷′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۹۱۷°شمالی ۴۸٫۷۸۳°شرقی﻿ / 32.917; 48.783
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: دزفول
بخش: بخش سردشت
دهستان: امامزاده سیدمحمود
جمعیت: کمتر از ۳ خانوار (سرشماری ۹۵)
دهگاه روستایی از توابع بخش سردشت شهرستان دزفول در استان خوزستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان امامزاده سیدمحمود قرار دارد و بر اساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۴۹ نفر (۸ خانوار) بوده‌است.