کتاب راهنمای عملی تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی داده‌ها با R و S-Plus
, ,

کتاب راهنمای عملی تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی داده‌ها با R و S-Plus

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019294 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب راهنمای عملی تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی داده‌ها با R و S-Plus

موضوع کلی: آمار چندمتغیره

موضوع میانی: تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار چندمتغیره: مفاهیم و ضرورت
  • 2. آشنایی با محیط R و S-Plus برای تحلیل داده
  • 3. نصب و مدیریت بسته‌های R برای تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی
  • 4. ساختار داده‌ها در R: وکتورها، ماتریس‌ها، فریم‌های داده
  • 5. وارد کردن و آماده‌سازی داده‌ها در R از منابع مختلف
  • 6. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) در R
  • 7. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت (Outliers) در مجموعه داده
  • 8. تحول (Transformation) داده‌ها برای بهبود مدل‌ها
  • 9. مقیاس‌گذاری متغیرها: استانداردسازی و نرمال‌سازی در R
  • 10. نمایش بصری داده‌ها: نمودارهای پایه و اکتشافی در R
  • 11. نمودارهای پراکندگی و ماتریس همبستگی برای درک روابط
  • 12. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای: تعریف، اهداف و کاربردها
  • 13. انواع روش‌های خوشه‌بندی: سلسله‌مراتبی و پارتیشنی
  • 14. معیارهای شباهت و عدم شباهت: مبانی و انتخاب
  • 15. فاصله اقلیدسی و فاصله‌های منهتن در R برای داده‌های پیوسته
  • 16. فاصله‌های مبتنی بر همبستگی و کسینوسی برای الگوها
  • 17. فاصله‌گذاری برای داده‌های دودویی و دسته‌ای در R
  • 18. انتخاب معیار فاصله مناسب بر اساس نوع داده و هدف تحلیل
  • 19. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 20. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی تجمعی (Agglomerative) در R
  • 21. روش‌های اتصال: تک‌پیوندی (Single Linkage) و اجرای آن در R
  • 22. روش‌های اتصال: کامل‌پیوندی (Complete Linkage) و اجرای آن در R
  • 23. روش‌های اتصال: میانگین‌پیوندی (Average Linkage) و اجرای آن در R
  • 24. روش وارد (Ward's Method) برای خوشه‌بندی متراکم‌تر
  • 25. ساخت و تفسیر دندروگرام‌ها در R
  • 26. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با برش دندروگرام
  • 27. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی تقسیمی (Divisive Clustering)
  • 28. مقایسه روش‌های مختلف اتصال در R برای سناریوهای گوناگون
  • 29. خوشه‌بندی پارتیشنی: مفاهیم و تفاوت‌ها با روش‌های سلسله‌مراتبی
  • 30. الگوریتم K-Means: مبانی، عملکرد و پیاده‌سازی در R
  • 31. نحوه انتخاب مقادیر اولیه برای Centroids در K-Means
  • 32. تأثیر K اولیه و اجرای چندگانه K-Means
  • 33. تعیین تعداد بهینه خوشه‌های K با روش Elbow در R
  • 34. تعیین تعداد بهینه خوشه‌های K با روش Silhouette در R
  • 35. تعیین تعداد بهینه خوشه‌های K با روش Gap Statistic در R
  • 36. خوشه‌بندی K-Medoids (PAM): مقدمه و مقاومت در برابر داده‌های پرت
  • 37. مقایسه عملی K-Means و K-Medoids در R
  • 38. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی مبتنی بر مدل (Model-Based Clustering)
  • 39. خوشه‌بندی توزیع‌های گاوسی مخلوط (Gaussian Mixture Models – GMM)
  • 40. الگوریتم EM برای خوشه‌بندی GMM در R
  • 41. انتخاب بهترین مدل در GMM با معیارهای AIC و BIC
  • 42. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering): DBSCAN در R
  • 43. مفاهیم پارامترهای Epsilon و MinPts در DBSCAN
  • 44. مزایا و محدودیت‌های DBSCAN در برخورد با اشکال مختلف خوشه‌ها
  • 45. خوشه‌بندی OPTICS: توسعه DBSCAN برای خوشه‌های با چگالی متفاوت
  • 46. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی فازی (Fuzzy C-Means) در R
  • 47. خوشه‌بندی طیفی (Spectral Clustering) برای داده‌های غیرخطی
  • 48. استفاده از نقشه‌های خودسازمان‌دهنده (SOM) برای خوشه‌بندی و بصری‌سازی
  • 49. ارزیابی درونی خوشه‌بندی: Silhouette Index و پیاده‌سازی در R
  • 50. ارزیابی درونی خوشه‌بندی: Dunn Index و Davies-Bouldin Index
  • 51. ارزیابی بیرونی خوشه‌بندی: مقایسه با برچسب‌های مرجع
  • 52. معیارهای Rand Index و Jaccard Index برای ارزیابی خارجی
  • 53. تحلیل پایداری خوشه‌ها (Cluster Stability) برای اطمینان از نتایج
  • 54. تفسیر و نام‌گذاری خوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های آن‌ها
  • 55. نمایش بصری نتایج خوشه‌بندی با استفاده از کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)
  • 56. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification): یادگیری با نظارت
  • 57. تفاوت‌های اساسی بین خوشه‌بندی و طبقه‌بندی
  • 58. مراحل اصلی ساخت یک مدل طبقه‌بندی در R
  • 59. تقسیم مجموعه داده به بخش‌های آموزش (Training) و آزمون (Testing)
  • 60. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای طبقه‌بندی
  • 61. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی در R
  • 62. طبقه‌بندی چندکلاسه با رگرسیون لجستیک و روش‌های توسعه یافته
  • 63. تحلیل تفکیک خطی (Linear Discriminant Analysis – LDA) در R
  • 64. تحلیل تفکیک درجه دوم (Quadratic Discriminant Analysis – QDA)
  • 65. مقایسه و انتخاب بین LDA و QDA بر اساس ساختار داده
  • 66. طبقه‌بندی k-نزدیکترین همسایه (k-Nearest Neighbors – k-NN) در R
  • 67. انتخاب تعداد بهینه K در الگوریتم k-NN با اعتبارسنجی متقاطع
  • 68. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classifier) و مفروضات آن
  • 69. درخت‌های تصمیم (Decision Trees – CART) برای طبقه‌بندی
  • 70. مفاهیم هرس درخت (Pruning) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 71. جنگل‌های تصادفی (Random Forests): مبانی و قدرت پیش‌بینی
  • 72. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی در R
  • 73. الگوریتم‌های Boosting: AdaBoost و Gradient Boosting
  • 74. XGBoost و LightGBM: الگوریتم‌های پیشرفته Boosting در R
  • 75. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM): مبانی
  • 76. انواع هسته‌های (Kernels) در SVM: خطی، چندجمله‌ای، شعاعی (RBF)
  • 77. تنظیم پارامترهای SVM با اعتبارسنجی متقاطع در R
  • 78. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پایه (Basic Neural Networks) برای طبقه‌بندی
  • 79. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 80. ساخت و تفسیر ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix)
  • 81. محاسبه دقت (Accuracy)، صحت (Precision) و فراخوان (Recall)
  • 82. معیار F1-Score برای تعادل بین صحت و فراخوان
  • 83. منحنی ROC (Receiver Operating Characteristic) و AUC در R
  • 84. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای ارزیابی پایدار مدل
  • 85. روش K-Fold Cross-Validation و Leave-One-Out Cross-Validation
  • 86. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای بهبود عملکرد و تفسیرپذیری
  • 87. روش‌های Wrapper، Filter و Embedded برای انتخاب ویژگی در R
  • 88. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای طبقه‌بندی
  • 89. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) به عنوان پیش‌پردازش برای طبقه‌بندی
  • 90. استفاده از LDA برای کاهش ابعاد در مسائل طبقه‌بندی
  • 91. مواجهه با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data) در طبقه‌بندی
  • 92. تکنیک‌های Oversampling (SMOTE) و Undersampling در R
  • 93. ترکیب خوشه‌بندی و طبقه‌بندی: رویکردهای نیمه‌نظارتی
  • 94. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتریان و بازاریابی
  • 95. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص تقلب در داده‌های مالی
  • 96. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های ژنومی با R
  • 97. مطالعه موردی: طبقه‌بندی متون و تحلیل احساسات با R
  • 98. اتوماسیون فرآیندهای تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی با اسکریپت‌نویسی در R
  • 99. گزارش‌دهی نتایج تحلیل با R Markdown و تولید خروجی‌های پویا
  • 100. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی و تنظیم هایپرپارامترهای مدل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای عملی تحلیل خوشه‌ای و طبقه‌بندی داده‌ها با R و S-Plus”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا