{"id":4091,"date":"2020-02-14T13:35:51","date_gmt":"2020-02-14T10:05:51","guid":{"rendered":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/?p=4091"},"modified":"2026-01-21T16:01:39","modified_gmt":"2026-01-21T12:31:39","slug":"unsupervised-learning-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/unsupervised-learning-in-python\/","title":{"rendered":"\u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646 \u0686\u06cc\u0633\u062a"},"content":{"rendered":"\n

\u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0686\u06cc\u0633\u062a<\/span><\/h2>\n\n\n\n

\u062f\u0631 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u06cc\u06a9 \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u062f\u0627\u0631 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u06cc \u0628\u06cc\u0646\u062f. \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0639\u0646\u06cc \u06a9\u0647 \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0627\u0632 \u0642\u0628\u0644 \u0628\u0627 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062f\u0631\u0633\u062a \u0639\u0644\u0627\u0645\u062a\u200c\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0627\u0644\u062a \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u06cc\u06a9 \u062f\u0627\u0646\u0634 \u0622\u0645\u0648\u0632 \u062f\u0631 \u062d\u0636\u0648\u0631 \u0645\u0639\u0644\u0645 \u062a\u0634\u0628\u06cc\u0647 \u06a9\u0631\u062f. \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0644\u06cc \u062f\u0631 \u062f\u0648 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u0648 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646 \u062a\u0642\u0633\u06cc\u0645 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u06a9\u0631\u062f.<\/span> \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06a9\u0633\u0628 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0631\u0627\u0628\u0637\u0647 \u062a\u0627 \u067e\u0627\u06cc\u0627\u0646 \u0627\u06cc\u0646 \u0646\u0648\u0634\u062a\u0647 \u0627\u0632 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/a> \u0628\u0627 \u0645\u0627 \u0647\u0645\u0631\u0627\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u062f.<\/p>\n\n\n\n

\u0645\u0632\u0627\u06cc\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n

\u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0631 \u0627\u0633\u0627\u0633 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06af\u0630\u0634\u062a\u0647\u060c \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u062f\u06cc\u062f\u06cc \u062c\u0645\u0639 \u0622\u0648\u0631\u06cc \u06cc\u0627 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0631\u062f. \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0645\u0639\u06cc\u0627\u0631 \u06a9\u0627\u0631\u0627\u06cc\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0631 \u0627\u0633\u0627\u0633 \u062a\u062c\u0631\u0628\u06cc\u0627\u062a \u0628\u0647\u06cc\u0646\u0647 \u06a9\u0631\u062f. \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646 \u0631\u0627 \u0641\u0631\u0627\u0647\u0645 \u0645\u06cc\u200c\u0622\u0648\u0631\u062f \u062a\u0627 \u0645\u0634\u06a9\u0644\u0627\u062a \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0627\u062a\u06cc \u0645\u062e\u062a\u0644\u0641 \u062f\u0631 \u0645\u062d\u06cc\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0648\u0627\u0642\u0639\u06cc \u0631\u0627 \u062d\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u0645\u0646\u0638\u0648\u0631 \u0627\u0632 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n

\u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u06cc\u06a9 \u0631\u0648\u0634 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0622\u0646 \u0647\u06cc\u0686 \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a\u06cc \u0628\u0631 \u0631\u0648\u06cc \u0645\u062f\u0644 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0646\u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u062f. \u0628\u0647 \u0639\u0628\u0627\u0631\u062a \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0628\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u06a9\u0647 \u062e\u0648\u062f \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a \u0631\u0627 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u06a9\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634 \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u062f\u0648\u0646 \u0628\u0631 \u0686\u0633\u0628 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u062f. \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u062a\u0648\u0627\u0646\u0627\u06cc\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0641\u0639\u0627\u0644\u06cc\u062a \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u0647\u200c\u062a\u0631\u06cc \u0646\u0633\u0628\u062a \u0628\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u062f\u0627\u0631\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0622\u0646 \u0686\u0646\u062f\u0627\u0646 \u0642\u0627\u0628\u0644 \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0646\u06cc\u0633\u062a.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u0645\u0632\u0627\u06cc\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  1. \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0646\u0627\u0634\u0646\u0627\u062e\u062a\u0647 \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0631 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u06a9\u0634\u0641 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u0641\u062a\u0646 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0627\u0632 \u0622\u0646 \u062f\u0631 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u060c \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631 \u0645\u0641\u06cc\u062f \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  3. \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u0641\u0631\u0627\u06cc\u0646\u062f\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0645\u062d\u06cc\u0637 \u0628\u0644\u0627\u062f\u0631\u0646\u06af \u0635\u0648\u0631\u062a \u0645\u06cc\u200c\u06af\u06cc\u0631\u062f\u060c \u0628\u0646\u0627\u0628\u0631\u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631 \u062d\u0636\u0648\u0631 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u0646\u062f\u0647 \u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0648\u0627\u0631\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0648 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  4. \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u062f\u0648\u0646 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631 \u0631\u0627\u062d\u062a \u0627\u0633\u062a \u0686\u0631\u0627 \u06a9\u0647 \u0627\u063a\u0644\u0628 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u062a\u0648\u0633\u0637 \u06a9\u0627\u0645\u067e\u06cc\u0648\u062a\u0631 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062f\u0627\u0631 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0646\u06cc\u0631\u0648\u06cc \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646\u06cc \u0628\u0647 \u06a9\u0627\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0634\u0648\u062f.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u0646\u062d\u0648\u0647\u200c\u06cc \u06a9\u0627\u0631 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647<\/span><\/h3>\n\n\n\n

    \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0648\u0636\u06cc\u062d \u0646\u062d\u0648\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u06a9 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u06a9\u0645\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06af\u06cc\u0631\u06cc\u0645\u060c \u06cc\u06a9 \u0646\u0648\u0632\u0627\u062f \u0648 \u0633\u06af \u062e\u0627\u0646\u06af\u06cc \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u0646\u0638\u0631 \u0628\u06af\u06cc\u0631\u06cc\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0648\u062f\u06a9 \u0633\u06af \u062e\u0627\u0646\u06af\u06cc \u062e\u0648\u062f \u0631\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0646\u0627\u0633\u062f \u0648 \u0628\u0647 \u0631\u0627\u062d\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u0627\u0648 \u0628\u0627\u0632\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f. \u062d\u0627\u0644 \u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0632 \u0622\u0634\u0646\u0627\u06cc\u0627\u0646 \u0633\u06af \u062f\u06cc\u06af\u0631\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u062e\u0648\u062f \u0628\u0647 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0646\u0648\u0632\u0627\u062f \u0622\u0648\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0633\u06af \u0627\u0648 \u0642\u0635\u062f \u062f\u0627\u0631\u062f \u0628\u0627 \u0622\u0646 \u0646\u0648\u0632\u0627\u062f \u0628\u0627\u0632\u06cc \u06a9\u0646\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \u0627\u06cc\u0646 \u0646\u0648\u0632\u0627\u062f \u0633\u06af \u0631\u0627 \u0646\u0645\u06cc \u0634\u0646\u0627\u0633\u062f\u060c \u0627\u0645\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u062f \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u0622\u0634\u0646\u0627\u06cc\u06cc \u062f\u0631 \u0627\u0648 \u0628\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u062f (\u0645\u062b\u0644 \u06af\u0648\u0634 \u0647\u0627\u060c \u0627\u06cc\u0633\u062a\u0627\u062f\u0646 \u0631\u0648\u06cc \u06f4 \u067e\u0627 \u0648 \u063a\u06cc\u0631\u0647) \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0633\u06af \u062e\u0648\u062f \u0634\u0628\u0627\u0647\u062a \u062f\u0627\u0631\u062f. \u062f\u0631 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0646\u0648\u0632\u0627\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u06cc\u0648\u0627\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0639\u0646\u0648\u0627\u0646 \u06cc\u06a9 \u0633\u06af \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u06af\u0641\u062a\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0622\u0646 \u0686\u06cc\u0632\u06cc \u06cc\u0627\u062f \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0646\u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f\u060c \u0628\u0644\u06a9\u0647 \u0628\u0627 \u062a\u0648\u062c\u0647 \u0628\u0647 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a \u0642\u0628\u0644\u06cc \u0627\u0632 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647\u200c\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \u0622\u0645\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0628\u0627 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n

    \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0631\u06a9 \u0622\u0633\u0627\u0646 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639 \u0648 \u062a\u062e\u0645\u06cc\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u060c \u0627\u0632 \u062f\u06cc\u062a\u0627 \u0633\u062a Iris \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u062f\u06cc\u062a\u0627 \u0633\u062a \u06f1\u06f5\u06f0 \u0631\u06a9\u0648\u0631\u062f \u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u062f\u0627\u0631\u0627\u06cc \u06f4 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u062a \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u0639\u0628\u0627\u0631\u062a\u0646\u062f \u0627\u0632 \u0637\u0648\u0644 \u06af\u0644\u0628\u0631\u06af\u060c \u0639\u0631\u0636 \u06af\u0644\u0628\u0631\u06af\u060c \u0637\u0648\u0644 \u06a9\u0627\u0633\u0628\u0631\u06af\u060c \u0639\u0631\u0636 \u06a9\u0627\u0633\u0628\u0631\u06af. \u062f\u06cc\u062a\u0627 \u0633\u062a Iris \u062f\u0627\u0631\u0627\u06cc \u06f3 \u06a9\u0644\u0627\u0633 Setosa\u060c Virginica \u0648 Versicolor \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0647\u0631 \u06f4 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u062a \u06af\u0644 \u062e\u0648\u062f \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0645\u0639\u0631\u0641\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f \u0648 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062f\u0644 \u062a\u0634\u062e\u06cc\u0635 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u062f \u06a9\u0647 \u0647\u0631 Iris \u0628\u0647 \u06a9\u062f\u0627\u0645 \u06a9\u0644\u0627\u0633 \u062a\u0639\u0644\u0642 \u062f\u0627\u0631\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0627\u0632 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 scikit-learn<\/a> \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc Iris \u0648 \u0627\u0632 matplotlib \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u0635\u0648\u0631 \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u062c\u0647\u062a \u06a9\u0627\u0648\u0634 \u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a \u0648 \u0622\u0645\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u062f:<\/span><\/p>\n\n\n\n

    # Importing Modules\nfrom sklearn import datasets\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Loading dataset\niris_df = datasets.load_iris()\n\n# Available methods on dataset\nprint(dir(iris_df))\n\n# Features\nprint(iris_df.feature_names)\n\n# Targets\nprint(iris_df.target)\n\n# Target Names\nprint(iris_df.target_names)\nlabel = {0: 'red', 1: 'blue', 2: 'green'}\n\n# Dataset Slicing\nx_axis = iris_df.data[:, 0] # Sepal Length\ny_axis = iris_df.data[:, 2] # Sepal Width\n\n# Plotting\nplt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)\nplt.show()\n\n['DESCR', 'data', 'feature_names', 'target', 'target_names']\n['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']\n[\u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2]\n['setosa' 'versicolor' 'virginica']<\/span><\/pre>\n\n\n\n
      \n
    1. \u0628\u0646\u0641\u0633: SETOSA<\/span><\/li>\n\n\n\n
    2. \u0633\u0628\u0632: VERSICOLOR<\/span><\/li>\n\n\n\n
    3. \u0632\u0631\u062f: VIRGINICA<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \"\u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc<\/figure><\/span><\/h3>\n\n\n\n
      \u0627\u0646\u0648\u0627\u0639 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0647\u0627<\/span><\/h3>\n\n\n\n
      \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c \u0647\u0627\u060c \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631 \u06af\u0631\u0648\u0647 \u0647\u0627\u06cc\u200c\u0645\u062e\u062a\u0644\u0641\u06cc \u06a9\u0647 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u06cc\u06a9\u0633\u0627\u0646\u06cc \u062f\u0627\u0631\u0646\u062f\u060c \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
      \"\u0627\u0646\u0648\u0627\u0639
      <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
        \n
      1. \u0633\u0645\u062a \u0631\u0627\u0633\u062a: \u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0634\u062f\u0647<\/span><\/li>\n\n\n\n
      2. \u0633\u0645\u062a \u0686\u067e: \u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0627\u0635\u0644\u06cc<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \u062f\u0631 \u062a\u0635\u0627\u0648\u06cc\u0631 \u0628\u0627\u0644\u0627\u060c \u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u0633\u0645\u062a \u0686\u067e \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062e\u0627\u0645 \u0628\u062f\u0648\u0646 \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u0628\u0627\u0634\u062f \u0648 \u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u0633\u0645\u062a \u0631\u0627\u0633\u062a \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0628\u0631 \u0627\u0633\u0627\u0633 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u0622\u0646\u0647\u0627 \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u062f. \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u06a9\u0647 \u06cc\u06a9 \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc \u0628\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f \u062a\u0627 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u062a\u062e\u0645\u06cc\u0646 \u0628\u0632\u0646\u062f\u060c \u0628\u0627 \u062a\u0648\u062c\u0647 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u0622\u0646 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0645\u062a\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc\u0634 \u067e\u06cc\u062f\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f. \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0627\u0631 \u062a\u062e\u0645\u06cc\u0646 \u0632\u062f\u0646 \u06cc\u0627 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627 \u06af\u0641\u062a\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u06cc\u06a9 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u062a\u06cc\u0645 \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062a\u06a9\u0631\u0627\u0631\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0647\u062f\u0641 \u0622\u0646 \u06cc\u0627\u0641\u062a\u0646 \u0628\u06cc\u0634\u06cc\u0646\u0647 \u0645\u062d\u0644\u06cc \u062f\u0631 \u0647\u0631 \u062a\u06a9\u0631\u0627\u0631 \u0627\u0633\u062a. \u062f\u0631 \u0622\u063a\u0627\u0632 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0627\u0646\u062a\u062e\u0627\u0628 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f. \u062f\u0631 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0645\u0627 \u06f3 \u06a9\u0644\u0627\u0633 \u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0627\u0631\u062f \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u060c \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0631\u0627 \u0637\u0648\u0631\u06cc \u0637\u0631\u0627\u062d\u06cc \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u0633\u0647 \u06af\u0631\u0648\u0647 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u062f\u0647\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0627\u0631 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0627\u0632 \u062f\u0633\u062a\u0648\u0631 n_clusters \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u0633\u0647 \u0646\u0642\u0637\u0647 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u062a\u0635\u0627\u062f\u0641\u06cc \u062f\u0631 \u0633\u0647 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u06cc\u0645. \u0628\u0631 \u0627\u0633\u0627\u0633 \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0645\u0631\u06a9\u0632\u0648\u0627\u0631 \u0647\u0646\u062f\u0633\u06cc \u0646\u0642\u0627\u0637 \u0627\u0632 \u0647\u0645\u060c \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0639\u062f\u06cc \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u062a\u0646\u0627\u0638\u0631 \u062e\u0648\u062f \u062f\u0633\u062a\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0648 \u0647\u0631 \u0628\u0627\u0631 \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0645\u0631\u06a9\u0632\u0648\u0627\u0631 \u0647\u0646\u062f\u0633\u06cc \u062f\u0648\u0628\u0627\u0631\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0647\u0627 \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        Centroid \u0647\u0646\u062f\u0633\u06cc \u0647\u0631 \u06a9\u062f\u0627\u0645 \u0627\u0632 \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647 \u0627\u06cc \u0627\u0632 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u06af\u0631\u0648\u0647 \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0631\u0627 \u0645\u0634\u062e\u0635 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u062f. \u0628\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0648\u0632\u0646 \u0645\u0631\u06a9\u0632\u0648\u0627\u0631 \u0647\u0646\u062f\u0633\u06cc \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0646\u06a9\u062a\u0647 \u067e\u06cc \u0628\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u0647\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0686\u0647 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a\u06cc \u062f\u0627\u0631\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 scikit-learn\u060c \u0645\u062f\u0644 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0646\u0627\u0645\u0647 \u0648\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u062e\u0635\u0648\u0635\u06cc\u0627\u062a \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u0646\u062f\u0647 \u0648 \u0639\u0645\u0644 \u062a\u062e\u0645\u06cc\u0646 \u0631\u0627 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u06cc\u0645.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n
        # Importing Modules\nfrom sklearn import datasets\nfrom sklearn.cluster import KMeans\n\n# Loading dataset\niris_df = datasets.load_iris()\n\n# Declaring Model\nmodel = KMeans(n_clusters=3)\n\n# Fitting Model\nmodel.fit(iris_df.data)\n\n# Predicitng a single input\npredicted_label = model.predict([[7.2, 3.5, 0.8, 1.6]])\n\n# Prediction on the entire data\nall_predictions = model.predict(iris_df.data)\n\n# Printing Predictions\nprint(predicted_label)\nprint(all_predictions)\n\n[\u06f0]\n[\u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f0 \u06f2 \u06f2 \u06f1 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f1 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f2 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f1 \u06f2 \u06f1 \u06f1 \u06f2]<\/span><\/pre>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646<\/span><\/h3>\n\n\n\n
        \u0647\u0645\u0627\u0646\u06af\u0648\u0646\u0647 \u06a9\u0647 \u0627\u0632 \u0646\u0627\u0645 \u0622\u0646 \u0645\u0634\u062e\u0635\u060c \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u062f\u0633\u062a\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0622\u063a\u0627\u0632 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u062f\u0631 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0628\u0639\u062f \u062f\u0648 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0646\u0632\u062f\u06cc\u06a9\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9\u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u062f\u0627\u0631\u0646\u062f\u060c \u0628\u0627 \u0647\u0645 \u0627\u062f\u063a\u0627\u0645 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u0628\u0647 \u067e\u0627\u06cc\u0627\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u0631\u0633\u062f \u06a9\u0647 \u0641\u0642\u0637 \u06cc\u06a9 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0627\u0642\u06cc\u200c\u0645\u0627\u0646\u062f\u0647 \u0628\u0627\u0634\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062f\u0646\u062f\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u062f\u0627\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u062b\u0627\u0644 \u0627\u0632 \u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a Grain \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0645.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc<\/span><\/h3>\n\n\n\n
        # Importing Modules\nfrom scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd\n\n# Reading the DataFrame\nseeds_df = pd.read_csv(\n\"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/vihar\/unsupervised-learning-with-python\/master\/seeds-less-rows.csv\")\n\n# Remove the grain species from the DataFrame, save for later\nvarieties = list(seeds_df.pop('grain_variety'))\n\n# Extract the measurements as a NumPy array\nsamples = seeds_df.values\n\n\"\"\"\nPerform hierarchical clustering on samples using the\nlinkage() function with the method='complete' keyword argument.\nAssign the result to mergings.\n\"\"\"\nmergings = linkage(samples, method='complete')\n\n\"\"\"\nPlot a dendrogram using the dendrogram() function on mergings,\nspecifying the keyword arguments labels=varieties, leaf_rotation=90,\nand leaf_font_size=6.\n\"\"\"\ndendrogram(mergings,\nlabels=varieties,\nleaf_rotation=90,\nleaf_font_size=6,\n)\n\nplt.show()\n<\/span><\/pre>\n\n\n\n
        \"\u062f\u0646\u062f\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645<\/figure><\/span><\/h3>\n\n\n\n
        \u062a\u0641\u0627\u0648\u062a \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0647\u0627\u060c \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0648 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0632\u0631\u06af \u0686\u0646\u062f\u0627\u0646 \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0646\u06cc\u0633\u062a \u0627\u0645\u0627 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0632\u0631\u06af \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0631\u0627\u062d\u062a\u06cc \u062a\u062e\u0645\u06cc\u0646 \u0645\u06cc \u0632\u0646\u062f. \u0639\u0644\u062a \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0645\u0631 \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u06af\u06cc \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u062e\u0637\u06cc (O(n \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u062f \u062f\u0631 \u062d\u0627\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u06af\u06cc \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0646\u0645\u0627\u06cc\u06cc (O(n2 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means\u060c \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u062a\u0635\u0627\u062f\u0641\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u062f. \u0627\u06af\u0631 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0686\u0646\u062f\u06cc\u0646 \u0628\u0627\u0631 \u0627\u062c\u0631\u0627 \u0634\u0648\u062f\u060c \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0645\u062a\u0641\u0627\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0622\u0645\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u06cc\u06a9\u0633\u0627\u0646 \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0646\u0634\u0627\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0647 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u06a9\u0647 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0634\u06a9\u0644 \u06a9\u0631\u0647 \u0686\u0646\u062f \u0628\u0639\u062f\u06cc (\u0645\u062b\u0644 \u062f\u0627\u06cc\u0631\u0647 \u062f\u0631 \u062f\u0648 \u0628\u0639\u062f\u06cc \u06cc\u0627 \u06a9\u0631\u0647 \u062f\u0631 \u0633\u0647 \u0628\u0639\u062f\u06cc) \u0627\u0633\u062a \u0628\u0647\u062a\u0631 \u0639\u0645\u0644 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u0627\u0646\u0648\u0627\u0639 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627<\/span><\/h3>\n\n\n\n
        \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u0646\u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0627\u0632 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0646\u0648\u06cc\u0632\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f \u0627\u0645\u0627 \u062f\u0631 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0633\u0644\u0633\u0644\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062a\u0628\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0646\u0648\u06cc\u0632\u06cc \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0645\u0633\u062a\u0642\u06cc\u0645\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc T-SNE<\/span><\/h4>\n\n\n\n
        \u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0632 \u0631\u0648\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0645\u0635\u0648\u0631\u060c \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc T-SNE \u0645\u06cc \u0628\u0627\u0634\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u062f \u0641\u0636\u0627\u06cc \u0686\u0646\u062f \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0641\u0636\u0627\u06cc \u062f\u0648 \u06cc\u0627 \u0633\u0647 \u0628\u0639\u062f\u06cc \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u0635\u0648\u0631 \u06a9\u0646\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062f\u0644 \u0642\u0631\u0627\u0631\u200c\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0627\u0634\u06cc\u0627\u06cc \u0686\u0646\u062f \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u062f\u0648 \u06cc\u0627 \u0633\u0647 \u0628\u0639\u062f\u06cc \u062f\u0631 \u06a9\u0646\u0627\u0631 \u0647\u0645 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0646\u0642\u0627\u0637 \u0645\u0634\u0627\u0628\u0647 \u062f\u0631 \u06a9\u0646\u0627\u0631 \u0647\u0645 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0648 \u0646\u0642\u0627\u0637 \u0645\u062a\u0641\u0627\u0648\u062a \u062f\u0648\u0631\u062a\u0631 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u0646\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
        \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc T-SNE<\/span><\/h5>\n\n\n\n
        # Importing Modules\nfrom sklearn import datasets\nfrom sklearn.manifold import TSNE\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Loading dataset\niris_df = datasets.load_iris()\n\n# Defining Model\nmodel = TSNE(learning_rate=100)\n\n# Fitting Model\ntransformed = model.fit_transform(iris_df.data)\n\n# Plotting 2d t-Sne\nx_axis = transformed[:, 0]\ny_axis = transformed[:, 1]\n\nplt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)\nplt.show()<\/span><\/pre>\n\n\n\n
        \"\u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647
        <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
          \n
        1. \u0628\u0646\u0641\u0633: SETOSA<\/span><\/li>\n\n\n\n
        2. \u0633\u0628\u0632: VERSICOLOR<\/span><\/li>\n\n\n\n
        3. \u0632\u0631\u062f: VIRGINICA<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc DBSCAN<\/span><\/h4>\n\n\n\n
          \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u06a9\u0627\u0646\u06cc \u0628\u0631 \u0627\u0633\u0627\u0633 \u062a\u0631\u0627\u06a9\u0645 \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0628\u0627 \u0628\u0647 \u06a9\u0627\u0631\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0646\u0648\u06cc\u0632\u06cc \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0631 \u0628\u0647 \u0622\u0646 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc DBSCAN \u06af\u0641\u062a\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f\u060c \u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0632 \u0645\u062d\u0628\u0648\u0628\u200c\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634 \u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0639\u0646\u0648\u0627\u0646 \u062c\u0627\u06cc\u06af\u0632\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc K-means \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u06af\u06cc\u0631\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0631 \u0628\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0646\u06cc\u0627\u0632\u06cc \u0628\u0647 \u0645\u0634\u062e\u0635 \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0646\u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645 \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u062f\u0648 \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631 \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0631\u0627 \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/p>\n\n\n\n
          \u0628\u0627 \u0627\u06cc\u0646\u06a9\u0647 \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062f\u0644 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 scikit-learn \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631\u200c\u0647\u0627\u06cc eps \u0648 min_samples \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u067e\u06cc\u0634 \u0641\u0631\u0636 \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f\u060c \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0647 \u0645\u0639\u0645\u0648\u0644\u0627 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0646\u06cc\u0632 \u062a\u0646\u0638\u06cc\u0645 \u06a9\u0646\u06cc\u062f. \u067e\u0627\u0631\u0627\u06a9\u062a\u0631 eps \u0646\u0634\u0627\u0646 \u062f\u0647\u0646\u062f\u0647 \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0628\u06cc\u0646 \u062f\u0648 \u0646\u0642\u0637\u0647 \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0627\u0633\u062a. \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631 min_samples \u06a9\u0645\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0647\u0645\u0633\u0627\u06cc\u06af\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u06cc\u06a9 \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0645\u062d\u0633\u0648\u0628 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/p>\n\n\n\n
          \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u062e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc DBSCAN<\/span><\/h5>\n\n\n\n
          # Importing Modules\nfrom sklearn.datasets import load_iris\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom sklearn.cluster import DBSCAN\nfrom sklearn.decomposition import PCA\n\n# Load Dataset\niris = load_iris()\n\n# Declaring Model\ndbscan = DBSCAN()\n\n# Fitting\ndbscan.fit(iris.data)\n\n# Transoring Using PCA\npca = PCA(n_components=2).fit(iris.data)\npca_2d = pca.transform(iris.data)\n\n# Plot based on Class\nfor i in range(0, pca_2d.shape[0]):\nif dbscan.labels_[i] == 0:\nc1 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='r', marker='+')\nelif dbscan.labels_[i] == 1:\nc2 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='g', marker='o')\nelif dbscan.labels_[i] == -1:\nc3 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='b', marker='*')\n\nplt.legend([c1, c2, c3], ['Cluster 1', 'Cluster 2', 'Noise'])\nplt.title('DBSCAN finds 2 clusters and Noise')\nplt.show()\n<\/span><\/pre>\n\n\n\n
          \"\u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647
          <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
          <\/span>\u0627\u0632 \u0631\u0648\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u0645\u0648\u0627\u0631\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u0646\u06cc\u0632 \u0627\u0634\u0627\u0631\u0647 \u06a9\u0631\u062f:<\/span><\/p>\n\n\n\n
            \n
          1. PCA \u06cc\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0645\u0624\u0644\u0641\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0627\u0635\u0644\u06cc<\/span><\/li>\n\n\n\n
          2. \u062a\u0634\u062e\u06cc\u0635 \u0646\u0627\u0647\u0646\u062c\u0627\u0631\u06cc<\/span><\/li>\n\n\n\n
          3. \u062e\u0648\u062f\u0631\u0645\u0632\u06af\u0630\u0627\u0631<\/span><\/li>\n\n\n\n
          4. \u0634\u0628\u06a9\u0647 \u0639\u0635\u0628\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642<\/span><\/li>\n\n\n\n
          5. \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0628\u0647 \u0631\u0648\u0634 \u062a\u0626\u0648\u0631\u06cc \u0647\u0628<\/span><\/li>\n\n\n\n
          6. \u0634\u0628\u06a9\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0639\u0635\u0628\u06cc \u0645\u0648\u0644\u062f \u0645\u062a\u0636\u0627\u062f \u06cc\u0627 GAN<\/span><\/li>\n\n\n\n
          7. \u0646\u0642\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062e\u0648\u062f\u0633\u0627\u0632\u0645\u0627\u0646\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f\u0647<\/span><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
            \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0646\u0634\u062f\u0647 \u0686\u06cc\u0633\u062a \u062f\u0631 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0646\u0638\u0627\u0631\u062a \u0634\u062f\u0647 \u06cc\u06a9 \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u062f\u0627\u0631 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u06cc \u0628\u06cc\u0646\u062f. \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0639\u0646\u06cc \u06a9\u0647 \u062a\u0645\u0627\u0645\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0627\u0632 \u0642\u0628\u0644 \u0628\u0627 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u062f\u0631\u0633\u062a \u0639\u0644\u0627\u0645\u062a\u200c\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0627\u0644\u062a \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u06cc\u06a9 \u062f\u0627\u0646\u0634 \u0622\u0645\u0648\u0632 \u062f\u0631 \u062d\u0636\u0648\u0631 \u0645\u0639\u0644\u0645 \u062a\u0634\u0628\u06cc\u0647 \u06a9\u0631\u062f. \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0647 \u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0644\u06cc \u062f\u0631 \u062f\u0648 […]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":4094,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4091","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-programming-and-it-training"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4091","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4091"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4091\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":55686,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4091\/revisions\/55686"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4094"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4091"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4091"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/maktabkhooneh.org\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4091"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}