الگوریتم K-Means یکی از روش‌های قدرتمند خوشه‌بندی است که به شما امکان می‌دهد داده‌های خود را به گروه‌های طبیعی (خوشه‌ها) تقسیم کنید. نرم‌افزار وکا (Weka) ابزاری کاربرپسند برای پیاده‌سازی این الگوریتم فراهم می‌کند. در ادامه، مراحل دقیق اجرای K-Means در Weka Explorer توضیح داده شده است.

پیش‌نیازها

پیش از شروع، مطمئن شوید که نرم‌افزار Weka را نصب کرده‌اید و یک فایل مجموعه داده (Dataset) با فرمت ARFF در اختیار دارید. فرمت ARFF (Attribute-Relation File Format) فرمت استاندارد داده‌ها در وکا است و شامل اطلاعات مربوط به ویژگی‌ها (Attributes) و نمونه‌ها (Instances) می‌شود.

مراحل گام به گام اجرای K-Means در Weka Explorer

گام 1: باز کردن Weka Explorer و بارگذاری مجموعه داده

نرم‌افزار Weka را اجرا کرده و از پنجره اصلی، گزینه “Explorer” را انتخاب کنید. در محیط Weka Explorer:

  • بر روی دکمه “Open file…” کلیک کنید.
  • فایل ARFF مجموعه داده خود را از مسیر ذخیره‌سازی انتخاب و بارگذاری کنید. پس از بارگذاری، خلاصه‌ای از آمار مجموعه داده در تب “Preprocess” نمایش داده می‌شود.

گام 2: رفتن به تب “Cluster”

پس از بارگذاری موفقیت‌آمیز مجموعه داده، به تب “Cluster” در بالای پنجره Weka Explorer بروید. این تب شامل ابزارهایی برای اجرای الگوریتم‌های خوشه‌بندی است.

گام 3: انتخاب الگوریتم K-Means

در بخش “Clusterer”، به صورت پیش‌فرض ممکن است الگوریتم دیگری انتخاب شده باشد. برای انتخاب K-Means:

  • بر روی دکمه “Choose” در کنار نام الگوریتم فعلی کلیک کنید.
  • از لیست باز شده، مسیر weka -> clusterers را دنبال کرده و سپس SimpleKMeans را انتخاب کنید. SimpleKMeans پیاده‌سازی استاندارد K-Means در وکا است.

گام 4: تنظیم پارامترهای الگوریتم

پس از انتخاب SimpleKMeans، می‌توانید پارامترهای آن را تنظیم کنید. بر روی نام SimpleKMeans در بخش “Clusterer” کلیک کنید تا پنجره تنظیمات باز شود. مهم‌ترین پارامترها عبارتند از:

  • numClusters: این پارامتر تعداد خوشه‌های مورد نظر (KKK) را تعیین می‌کند. مقدار پیش‌فرض معمولاً 2 است. شما باید این مقدار را بر اساس تعداد خوشه‌هایی که انتظار دارید در داده‌هایتان یافت شود، تنظیم کنید. این یکی از مهم‌ترین تصمیمات کاربر در K-Means است.
  • distanceFunction: تابع فاصله مورد استفاده برای محاسبه شباهت بین نقاط. مقدار پیش‌فرض EuclideanDistance (فاصله اقلیدسی) است که برای داده‌های عددی مناسب است.
  • seed: یک عدد صحیح برای مقداردهی اولیه تصادفی مراکز خوشه‌ها. تنظیم این مقدار به شما امکان می‌دهد تا نتایج تکرارپذیری (Reproducibility) داشته باشید.
  • maxIterations: حداکثر تعداد تکرارهایی که الگوریتم باید انجام دهد تا به همگرایی برسد.

پس از اعمال تغییرات، بر روی “OK” کلیک کنید.

گام 5: انتخاب نحوه بصری‌سازی نتایج

در بخش “Cluster mode” در تب “Cluster”، می‌توانید نحوه برخورد Weka با نتایج خوشه‌بندی را مشخص کنید. گزینه‌های متداول عبارتند از:

  • Use training set: الگوریتم خوشه‌ها را بر روی کل مجموعه داده آموزشی اعمال می‌کند.
  • Supplied test set: اگر می‌خواهید خوشه‌بندی را روی یک مجموعه داده جداگانه تست کنید.
  • Classes to clusters evaluation: این گزینه اگر مجموعه داده شما دارای یک ویژگی کلاس (Class attribute) باشد، به شما امکان می‌دهد تا بررسی کنید که خوشه‌های تشکیل شده چقدر با کلاس‌های واقعی همپوشانی دارند.

گام 6: شروع فرآیند خوشه‌بندی

پس از تنظیم تمامی پارامترها و انتخاب “Cluster mode” مورد نظر، بر روی دکمه “Start” کلیک کنید. Weka الگوریتم K-Means را بر روی مجموعه داده شما اجرا می‌کند.

گام 7: بررسی و تفسیر نتایج

پس از اتمام فرآیند، نتایج در بخش “Clusterer output” در سمت راست پنجره نمایش داده می‌شود. این خروجی شامل اطلاعات زیر است:

  • اطلاعات کلی الگوریتم: نام الگوریتم و تنظیمات پارامترها.
  • مراکز خوشه‌ها (Cluster Centroids): میانگین مقادیر ویژگی‌ها برای هر خوشه. این به شما کمک می‌کند تا “نمونه‌ای” از نقاط موجود در هر خوشه را درک کنید.
  • تعداد نمونه‌ها در هر خوشه (Number of instances in each cluster): نشان می‌دهد که هر خوشه چه تعداد نمونه را شامل می‌شود و درصد آن از کل داده‌ها چقدر است.
  • مجموع مربعات درونی خوشه (Within cluster sum of squared errors - WCSS): این مقدار نشان‌دهنده فشردگی خوشه‌ها است. مقدار کمتر WCSS به معنای خوشه‌های فشرده‌تر و همگن‌تر است.
  • بصری‌سازی خوشه‌ها (Visualize cluster assignments): با راست کلیک بر روی نتیجه در “Result list” و انتخاب “Visualize cluster assignments”، می‌توانید یک نمودار دوبعدی از خوشه‌های تشکیل شده را مشاهده کنید. این نمودار به شما کمک می‌کند تا توزیع نقاط در خوشه‌ها را به صورت بصری درک کنید (البته Weka فقط می‌تواند دو ویژگی را در یک زمان بصری‌سازی کند، بنابراین باید ویژگی‌های مورد نظر را انتخاب کنید).

نکات مهم و توصیه‌ها

  • استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization): پیش از اجرای K-Means، به خصوص اگر ویژگی‌ها دارای مقیاس‌های (Scales) متفاوتی هستند، استانداردسازی (مثلاً با استفاده از تب “Preprocess” و فیلترهای Standardize یا Normalize) داده‌ها بسیار مهم است. این کار از غالب شدن ویژگی‌های با مقادیر بزرگ‌تر در محاسبه فاصله جلوگیری می‌کند.
  • انتخاب بهینه KKK: تعیین numClusters یا KKK می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. روش‌هایی مانند “Elbow Method” یا “Silhouette Score” خارج از Weka برای یافتن KKK بهینه استفاده می‌شوند. در وکا، می‌توانید الگوریتم را با مقادیر مختلف KKK اجرا کرده و نتایج (مانند WCSS) و بصری‌سازی‌ها را مقایسه کنید.
  • حساسیت به مقداردهی اولیه: Weka به صورت داخلی از K-Means++ برای مقداردهی اولیه مراکز خوشه‌ها استفاده نمی‌کند (در SimpleKMeans اصلی)، اما از یک استراتژی برای انتخاب تصادفی اولیه استفاده می‌کند. برای کاهش تأثیر انتخاب تصادفی اولیه، می‌توانید seed را تغییر داده و چندین بار اجرا کنید.

کلیدواژه ها : اجرای-الگوریتم-K-Means-در-وکا-Weka-K-Means-Clustering-آموزش-خوشه-بندی-Weka-Explorer-داده-کاوی-Data-Mining-SimpleKMeans-NumClusters-Centroid-ARFF-استانداردسازی-Data-Standardization-Within-Cluster-Sum-of-Squared-Errors-WCSS-K-Means-Tutorial