پروژه های آماده رپیدماینر

پروژه های آماده رپیدماینر

مرجع کامل پروژه های آماده رپیدماینر

  • پروژه آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means و مجموعه داده ایریس

رپیدماینر یکی از محبوب ترین ابزارها در داده کاوی، متن کاوی، نظرکاوی، تمامی علوم مرتبط با علم داده است.

داده کاوی چیست؟

چه چیزی داده کاوی نیست؟

مجموعه مقالات فارسی در زمینه داده کاوی و متن کاوی

متن کاوی چیست؟

منظور از طبقه بندی متون چیست؟

در این پروژه به دنبال آموزش منطقه خوشه‌بندی( کلاسترینگ)  هستیم. خوشه‌بندی( کلاسترینگ)  یکی از موضوعات اصلی در حوزه داده‌کاوی است و مباحث متعددی مربوط به خوشه‌بندی( کلاسترینگ)  در حوزه داده‌کاوی مطرح است. در این پروژه خوشه‌بندی( کلاسترینگ)  و منطق آن با ذکر یک مثال و اجرای آن در رپیدماینر توضیح داده می‌شود. برای آموزش خوشه‌بندی( کلاسترینگ)  از مجموعه داده ایریس استفاده‌شده است. دیتاست ( مجموعه داده) ایریس یکی از معتبرترین و معروف‌ترین دیتاست های داده‌کاوی است. در این دیتاست سه الگو نهفته است که مربوط به سه نوع گیاه می‌باشد. در این دیتاست سعی می‌شود با استفاده از قطر گیاه، طول، ضخامت و عرض آن نوع گیاه شناسایی شود. این دیتاست در آموزش داده‌کاوی بسیار به کار می‌رود. در این پروژه نیز به دنبال فهماندن منطق خوشه‌بندی به کاربران هستیم. خوشه‌بندی به دنبال پیدا کردن گروه‌های معنادار در یک مجموعه داده است که هر کدام از خوشه ها همان گروه‌های معنار دار را نشان می دهند. این پروژه بیشتر به درد کسانی میخورد که به دنبال فهم منطق خوشه‌بندی هستند.
در این تحقیق از الگوریتم k-means برای پیاده سازی خوشه بندی بهره گرفته شده است.