عنوان مقاله:

نویسندگان:

محمدمهدی سلیمی، احمدرضا دوستی ماسوله

خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های اساسی یادگیری ماشین است که هدف آن گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب است. روش‌های سنتی خوشه‌بندی در مواجهه با داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا دچار چالش می‌شوند. خوشه‌بندی عمیق با ترکیب یادگیری عمیق و الگوریتم‌های خوشه‌بندی، نمایش‌های فشرده و معناداری از داده‌ها را استخراج کرده و عملکرد خوشه‌بندی را بهبود می‌بخشد. این روش‌ها شامل مدل‌های مبتنی بر خودرمزگذار، یادگیری متضاد، شبکه‌های عصبی گرافی و مدل‌های مولد هستند. در این مقاله، یک مرور جامع بر این روش‌ها ارائه شده و چالش‌های کلیدی مانند هزینه محاسباتی بالا، حساسیت به پارامترها و تفسیرپذیری نتایج بررسی می‌شود. همچنین، کاربردهای خوشه‌بندی عمیق در حوزه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، پردازش زبان طبیعی و بیوانفورماتیک مورد بحث قرار گرفته و مسیرهای پژوهشی آینده پیشنهاد می‌شود.

خوشه بندی، خوشه بندی عمیق، داده کاوی،شبکه عصبی عمیق، یادگیری ماشین

برای لینک‌دهی به این مقاله از آدرس زیر استفاده نمایید:

برای ارجاع در منابع از عبارت زیر استفاده کنید:
سلیمی، محمدمهدی، دوستی ماسوله، احمدرضا، 1404، یک مرور جامع بر روش‌های خوشه‌بندی عمیق و کاربردهای آن، بیست و یکمین کنفرانس ملی دانشجویی مهندسی برق ایران، https://conference.uok.ac.ir/fa/archive_index.php?c=HN-iscee21&aid=1517979