دوره "تحلیل خوشه بندی" دانش آموزان را با مفاهیم اساسی یادگیری بدون نظارت با تمرکز بر تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد آشنا می کند. شرکت‌کنندگان روش‌های مختلف خوشه‌بندی، از جمله پارتیشن‌بندی، سلسله مراتبی، مبتنی بر چگالی و خوشه‌بندی مبتنی بر شبکه را بررسی خواهند کرد. علاوه بر این، دانش آموزان در مورد تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد یاد خواهند گرفت. از طریق آموزش های تعاملی و مطالعات موردی عملی، دانش آموزان تجربه عملی در استفاده از تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد در مجموعه داده های متنوع به دست خواهند آورد. در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود: 1. درک اصول و اهمیت یادگیری بدون نظارت، به ویژه خوشه بندی و کاهش ابعاد. 2. مفاهیم و کاربردهای روش های پارتیشن بندی، سلسله مراتبی، مبتنی بر چگالی و خوشه بندی مبتنی بر شبکه را درک کنید. 3. مبانی ریاضی الگوریتم های خوشه بندی را برای درک عملکرد آنها کاوش کنید. 4. استفاده از تکنیک های خوشه بندی در مجموعه داده های متنوع برای کشف الگو و کاوش داده ها. 5. درک مفهوم کاهش ابعاد و اهمیت آن در کاهش پیچیدگی فضای ویژگی. 6. تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) را برای کاهش ابعاد اجرا کنید و فضای ویژگی کاهش یافته را تفسیر کنید. 7. ارزیابی نتایج خوشه بندی و اثربخشی کاهش ابعاد با استفاده از معیارهای عملکرد مناسب. 8. تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد را در مطالعات موردی در دنیای واقعی به کار ببرید تا بینش های معناداری به دست آورید. در طول دوره، دانش‌آموزان فعالانه در آموزش‌ها و مطالعات موردی شرکت خواهند کرد، مهارت‌های تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی و کاهش ابعاد خود را تقویت می‌کنند و تجربه عملی در به‌کارگیری این تکنیک‌ها در مجموعه داده‌های متنوع به دست می‌آورند. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت کنندگان به خوبی مجهز می شوند تا در وظایف یادگیری بدون نظارت برتری پیدا کنند و با استفاده از تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد تصمیمات آگاهانه بگیرند.