تجزیه و تحلیل خوشه‌ای Cluster Analysis

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای Cluster Analysis

ردیف واژگانی: 1758

رسته واژگانی: مدیریتی

دسته بندی مرتبط : دانشنامه جامع مدیریت 

تعریف در حد یک جمله :

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای یا Cluster Analysis یک روش آماری است که به منظور تقسیم داده‌ها به گروه‌هایی که شباهت‌های زیادی با یکدیگر دارند، استفاده می‌شود.

تشریح :

مفاهیم اصلی تجزیه و تحلیل خوشه‌ای:
گروه‌بندی داده‌ها: تجزیه و تحلیل خوشه‌ای داده‌های را به گروه‌های خوشه‌هایی تقسیم می‌کند که دارای شباهت‌های زیادی با یکدیگر هستند و از دیگر گروه‌ها متمایز هستند.
معیارهای شباهت: برای انجام تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، نیاز به تعریف معیارهایی برای اندازه‌گیری شباهت بین داده‌ها داریم. این معیارها می‌توانند شامل فواصل اقلیدسی، همبستگی، شباهت کیسه کلماتی (bag-of-words similarity)، و … باشند.
روش‌های تجزیه و تحلیل: برای انجام تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، روش‌های مختلفی وجود دارد که شامل روش‌های مبتنی بر مرکز خوشه (centroid-based)، روش‌های مبتنی بر گراف (graph-based)، روش‌های سلسله مراتبی (hierarchical clustering)، و روش‌های مبتنی بر تفاوت (partitioning-based) می‌شوند.
استفاده‌های عملی: تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در زمینه‌های مختلفی از جمله تحلیل بازار، تحلیل اجتماعی، داده‌کاوی، تحلیل ژنتیک، و … استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در بازاریابی، می‌توان از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس عادات خرید، در زیست‌شناسی برای تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی برای شناسایی گروه‌های خاص، و در علوم اجتماعی برای گروه‌بندی افراد بر اساس شیوه‌های ارتباطی و شبکه‌های اجتماعی استفاده کرد.

کاربرد:

این روش در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم رایانه، علوم اجتماعی، علوم زیستی، اقتصاد، و مدیریت کاربرد دارد. هدف اصلی از استفاده از تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، تفکیک داده‌ها به گروه‌هایی است که داده‌های داخل هر گروه به هم شبیه‌تر و داده‌های بین گروه‌ها متفاوت‌تر باشند.

پیشگامان و نظریه پردازان :

مارتین هانتر (Martin H. E. Hunt):
مارتین هانتر به عنوان یکی از پژوهشگران برجسته در زمینه تجزیه و تحلیل خوشه‌ای شناخته می‌شود. او به توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل خوشه‌ای پرداخته و مقالات و کتب متعددی در این زمینه منتشر کرده است.
آندرهاس جانسون (Andreas Brandmaier):
آندرهاس جانسون نیز یکی از پژوهشگران معروف در حوزه تجزیه و تحلیل خوشه‌ای است که به بررسی الگوریتم‌ها، مدل‌ها و کاربردهای این روش در علوم شناختی، علوم رایانه و علوم زیستی پرداخته است.
پیتر ژوزف (Peter J. Rousseeuw):
پیتر ژوزف به عنوان یکی از نظریه‌پردازان معروف در زمینه آمار و داده‌کاوی شناخته می‌شود که به توسعه روش‌های تجزیه و تحلیل خوشه‌ای و بررسی خطاها و مسائل موجود در آنها می‌پردازد.

منابع :

“Cluster Analysis” by Brian S. Everitt, Sabine Landau, Morven Leese, and Daniel Stahl
خلاصه: این کتاب یک منبع جامع برای اصول، روش‌ها، و کاربردهای تجزیه و تحلیل خوشه‌ای است. نویسندگان به توضیح جزئیات روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل خوشه‌ای می‌پردازند و مطالعات موردی و کاربردهای واقعی را نیز بررسی می‌کنند.
“Cluster Analysis for Data Mining and System Identification” by G. J. McLachlan, K. E. Basford
خلاصه: این کتاب به بررسی کاربردهای تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در داده‌کاوی و شناسایی سیستم‌ها می‌پردازد. نویسندگان به توضیح مدل‌های ریاضی و آماری مورد استفاده در این روش می‌پردازند و نمونه‌های کاربردی ارائه می‌دهند.
“Applied Multivariate Statistical Analysis” by Richard A. Johnson, Dean W. Wichern
خلاصه: این کتاب بررسی گسترده‌ای از تحلیل‌های آماری چندمتغیره ارائه می‌دهد که شامل تجزیه و تحلیل خوشه‌ای نیز می‌شود. نویسندگان به توضیح روش‌های مختلف از جمله کاهش بعد، تجزیه و تحلیل عاملی، و تجزیه و تحلیل خوشه‌ای می‌پردازند.
“Cluster Analysis” by Arkadiusz Kwasigroch
خلاصه: این کتاب به بررسی تکنیک‌های مختلف و روش‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل خوشه‌ای می‌پردازد. نویسنده به بررسی الگوریتم‌ها، معیارهای شباهت، و روش‌های ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی می‌پردازد.