پروپوزال توسعه یک روش بهینه‌سازی جدید برای بهبود دقت خوشه‌بندی K-Means با استفاده از الگوریتم فراابتکاری میگو

توسعه یک روش بهینه‌سازی جدید برای بهبود دقت خوشه‌بندی K-Means با استفاده از الگوریتم فراابتکاری میگو

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک روش بهینه‌سازی جدید برای بهبود دقت و کارایی الگوریتم خوشه‌بندی K-Means با استفاده از الگوریتم فراابتکاری میگو می‌پردازد. این روش می‌تواند به تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها و انتخاب مراکز اولیه مناسب کمک کند و در نتیجه کیفیت خوشه‌بندی را افزایش دهد.

اهداف

تحلیل چالش‌های K-Means: شناسایی محدودیت‌ها و چالش‌های موجود در الگوریتم K-Means، به ویژه در تعیین تعداد خوشه‌های بهینه.
طراحی الگوریتم بهینه‌سازی میگو: توسعه یک مدل که از ویژگی‌های الگوریتم میگو برای بهبود انتخاب مراکز اولیه و تعیین تعداد خوشه‌ها استفاده کند.
ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی: مقایسه کارایی روش جدید با الگوریتم K-Means استاندارد و سایر روش‌های بهینه‌سازی موجود.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به بررسی روش‌های مختلف خوشه‌بندی و تکنیک‌های فراابتکاری پرداخته خواهد شد. همچنین، داده‌های مختلف از جمله دیتاست‌های استاندارد مانند Iris و Wine برای ارزیابی عملکرد الگوریتم استفاده خواهند شد. این تحقیق می‌تواند به محققان و توسعه‌دهندگان کمک کند تا با ارائه یک روش جدید، دقت و کارایی الگوریتم K-Means را در کاربردهای مختلف یادگیری ماشین افزایش دهند.
با توجه به اهمیت روزافزون خوشه‌بندی در تحلیل داده‌ها، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه داده‌کاوی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد.