تحلیل خوشه بندی

تحلیل خوشه بندی

تحلیل خوشه بندی (Cluster Analysis) یکی از روش‌های اصلی در یادگیری ماشین و داده کاوی است که هدف آن گروه‌بندی اشیاء مشابه به یکدیگر و تفکیک آن‌ها از اشیاء غیرمشابه است. این گروه‌بندی‌ها که به آن‌ها خوشه گفته می‌شود، بر اساس ویژگی‌های مشترک بین اشیاء صورت می‌گیرد. تحلیل خوشه بندی یک روش یادگیری بدون نظارت است، به این معنی که هیچ اطلاعات از پیش تعیین شده‌ای در مورد دسته‌بندی اشیاء وجود ندارد و الگوریتم باید به طور خودکار الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را کشف کند.

کاربردهای تحلیل خوشه بندی

تحلیل خوشه بندی در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

• **بازاریابی:** بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، ویژگی‌های جمعیتی و سایر عوامل. این کار به شرکت‌ها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری را تدوین کنند. بازاریابی هدفمند
• **بیولوژی:** شناسایی گروه‌های ژن‌های مشابه یا طبقه‌بندی گونه‌های گیاهی و جانوری. ژنومیکس
• **تصویربرداری پزشکی:** تشخیص الگوهای غیرطبیعی در تصاویر پزشکی مانند تومورها. تصویربرداری رزونانس مغناطیسی
• **تشخیص تقلب:** شناسایی تراکنش‌های مشکوک در سیستم‌های مالی. امنیت مالی
• **تحلیل شبکه‌های اجتماعی:** شناسایی گروه‌هایی از کاربران با علایق مشترک. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• **تحلیل بازار سهام:** شناسایی سهام‌های مشابه برای ایجاد سبد سهام متنوع. مدیریت پورتفولیو
• **تحلیل ریسک:** گروه‌بندی مشتریان بر اساس میزان ریسک اعتباری. مدیریت ریسک
• **تحلیل داده‌های جغرافیایی:** شناسایی مناطق با ویژگی‌های مشابه. GIS

انواع روش‌های خوشه بندی

روش‌های متعددی برای انجام تحلیل خوشه بندی وجود دارد. این روش‌ها را می‌توان به چند دسته اصلی تقسیم کرد:

• **خوشه بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering):** در این روش، اشیاء به صورت یک سلسله مراتب از خوشه‌ها سازماندهی می‌شوند. این روش می‌تواند به دو صورت افزایشی (Agglomerative) یا کاهشی (Divisive) انجام شود. در روش افزایشی، ابتدا هر شیء به عنوان یک خوشه در نظر گرفته می‌شود و سپس خوشه‌ها به تدریج با یکدیگر ادغام می‌شوند تا یک خوشه بزرگ ایجاد شود. در روش کاهشی، ابتدا تمام اشیاء در یک خوشه قرار می‌گیرند و سپس خوشه به تدریج به خوشه‌های کوچکتر تقسیم می‌شود. خوشه‌بندی سلسله مراتبی افزایشی، خوشه‌بندی سلسله مراتبی کاهشی
• **خوشه بندی مبتنی بر مرکز (Centroid-Based Clustering):** در این روش، خوشه‌ها به صورت مجموعه‌ای از اشیاء حول یک مرکز (Centroid) تعریف می‌شوند. الگوریتم K-Means یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر مرکز است. الگوریتم K-Means
• **خوشه بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering):** در این روش، خوشه‌ها به صورت مناطقی با چگالی بالای اشیاء تعریف می‌شوند. الگوریتم DBSCAN یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی است. الگوریتم DBSCAN
• **خوشه‌بندی مبتنی بر توزیع (Distribution-Based Clustering):** در این روش، خوشه‌ها به صورت توزیع‌های احتمالی تعریف می‌شوند. الگوریتم Gaussian Mixture Models (GMM) یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر توزیع است. مدل‌های مخلوط گوسی
• **خوشه‌بندی طیفی (Spectral Clustering):** این روش از ماتریس لاپلاسین گراف برای کاهش ابعاد داده و سپس انجام خوشه‌بندی استفاده می‌کند. این روش به ویژه برای داده‌های پیچیده و غیر خطی مناسب است. خوشه‌بندی طیفی

معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی

ارزیابی نتایج خوشه‌بندی یکی از مراحل مهم در تحلیل خوشه بندی است. معیارهای مختلفی برای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی وجود دارد، از جمله:

• **شاخص Silhouette (Silhouette Index):** این شاخص نشان می‌دهد که هر شیء چقدر به خوشه خود شبیه است و چقدر از خوشه‌های دیگر دور است. مقدار این شاخص بین -1 و 1 است. مقادیر نزدیک به 1 نشان‌دهنده خوشه‌بندی خوب است. شاخص سیلوئت
• **شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index):** این شاخص نشان‌دهنده میانگین شباهت بین هر خوشه و خوشه مشابه‌ترین آن است. مقادیر پایین‌تر این شاخص نشان‌دهنده خوشه‌بندی بهتر است. شاخص دیویس-بولدین
• **شاخص کالینسکی-هاراباسز (Calinski-Harabasz Index):** این شاخص نسبت بین پراکندگی بین خوشه‌ای و پراکندگی درون خوشه‌ای را اندازه‌گیری می‌کند. مقادیر بالاتر این شاخص نشان‌دهنده خوشه‌بندی بهتر است. شاخص کالینسکی-هاراباسز
• **شاخص دان (Dunn Index):** این شاخص نسبت بین کمترین فاصله بین اشیاء در خوشه‌های مختلف و بیشترین فاصله بین اشیاء در یک خوشه را اندازه‌گیری می‌کند. مقادیر بالاتر این شاخص نشان‌دهنده خوشه‌بندی بهتر است. شاخص دان

پیش پردازش داده‌ها

قبل از انجام تحلیل خوشه بندی، معمولاً نیاز است تا داده‌ها را پیش پردازش کنیم. این پیش پردازش می‌تواند شامل مراحل زیر باشد:

• **پاکسازی داده‌ها:** حذف مقادیر از دست رفته، ناهنجاری‌ها و داده‌های تکراری. پاکسازی داده‌ها
• **نرمال‌سازی داده‌ها:** تبدیل مقادیر ویژگی‌ها به یک مقیاس مشترک. این کار برای جلوگیری از تأثیر ویژگی‌هایی که مقادیر بزرگتری دارند، ضروری است. نرمال‌سازی داده‌ها
• **کاهش ابعاد:** کاهش تعداد ویژگی‌ها با استفاده از روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) یا تحلیل تفکیکی خطی (LDA). این کار می‌تواند به بهبود عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی و کاهش پیچیدگی محاسباتی کمک کند. کاهش ابعاد
• **تبدیل داده‌ها:** تبدیل داده‌های غیر عددی به داده‌های عددی. این کار برای استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی که فقط با داده‌های عددی کار می‌کنند، ضروری است. تبدیل داده‌ها

انتخاب تعداد خوشه‌ها

یکی از چالش‌های مهم در تحلیل خوشه بندی، تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها است. روش‌های مختلفی برای تعیین تعداد خوشه‌ها وجود دارد، از جمله:

• **روش آرنج (Elbow Method):** در این روش، مقدار معیار ارزیابی خوشه‌بندی (مانند شاخص Silhouette یا شاخص دیویس-بولدین) برای تعداد مختلف خوشه‌ها محاسبه می‌شود. سپس نموداری از این مقادیر رسم می‌شود. نقطه‌ای که در آن نمودار به طور قابل توجهی تغییر جهت می‌دهد (شبیه به آرنج) به عنوان تعداد بهینه خوشه‌ها انتخاب می‌شود. روش آرنج
• **روش شبکه‌بندی (Silhouette Method):** در این روش، مقدار شاخص Silhouette برای هر شیء و برای تعداد مختلف خوشه‌ها محاسبه می‌شود. سپس میانگین شاخص Silhouette برای هر تعداد خوشه محاسبه می‌شود. تعداد خوشه‌ای که بیشترین میانگین شاخص Silhouette را دارد، به عنوان تعداد بهینه خوشه‌ها انتخاب می‌شود. روش شبکه‌بندی
• **روش Gap Statistic:** این روش فاصله بین پراکندگی درون خوشه‌ای برای داده‌های واقعی و برای داده‌های تصادفی را اندازه‌گیری می‌کند. تعداد خوشه‌ای که بیشترین فاصله را دارد، به عنوان تعداد بهینه خوشه‌ها انتخاب می‌شود. آمار شکاف

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات در ارتباط با خوشه بندی

در حوزه مالی و تحلیل بازار، می‌توان از تحلیل خوشه بندی برای گروه‌بندی سهام بر اساس الگوهای قیمتی و حجم معاملات استفاده کرد. برای مثال:

• **خوشه‌بندی سهام بر اساس تحلیل تکنیکال:** می‌توان از شاخص‌های تحلیل تکنیکال مانند میانگین متحرک، RSI، MACD و باند بولینگر برای خوشه‌بندی سهام استفاده کرد. این کار به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا سهام‌هایی را که دارای الگوهای قیمتی مشابه هستند، شناسایی کنند و استراتژی‌های معاملاتی خود را بر اساس آن تنظیم کنند. میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی (RSI)، MACD، باند بولینگر
• **خوشه‌بندی سهام بر اساس تحلیل حجم معاملات:** می‌توان از حجم معاملات و شاخص‌های مرتبط با آن مانند حجم معاملات نسبی و جریان پول برای خوشه‌بندی سهام استفاده کرد. این کار به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا سهام‌هایی را که دارای حجم معاملات مشابه هستند، شناسایی کنند و الگوهای رفتاری بازار را تحلیل کنند. حجم معاملات نسبی، جریان پول
• **ترکیب تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات:** می‌توان از ترکیبی از شاخص‌های تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات برای خوشه‌بندی سهام استفاده کرد. این کار می‌تواند به ارائه دید جامع‌تری از رفتار سهام و شناسایی فرصت‌های معاملاتی بهتر کمک کند. تحلیل تکنیکال پیشرفته، تحلیل حجم معاملات پیشرفته
• **خوشه‌بندی بر اساس الگوهای کندل استیک:** شناسایی الگوهای کندل استیک تکرارشونده و گروه‌بندی سهام بر اساس این الگوها. الگوهای کندل استیک
• **خوشه‌بندی بر اساس همبستگی سهام:** گروه‌بندی سهام‌هایی که همبستگی قیمتی بالایی دارند. همبستگی سهام

منابع بیشتر

• یادگیری ماشین
• داده کاوی
• الگوریتم K-Means
• الگوریتم DBSCAN
• تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• تحلیل تفکیکی خطی
• بازاریابی هدفمند
• مدیریت پورتفولیو
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• امنیت مالی
• ژنومیکس
• تصویربرداری رزونانس مغناطیسی
• GIS
• مدیریت ریسک
• تحلیل تکنیکال

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان