الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟

الهام هاشملو

آموزش معاملات الگوریتمی در بورس به صورت گام به گام و ساده و فیلم رایگان

اگر نام معاملات الگوریتمی را به تازگی با آن مواجه شده اید و به دنبال این هستید تا بدانید در حقیقت معاملات الگوریتمی بورس به چه معنا می باشند باید گفت به زبان ساده این معاملات یک سری محاسبه های عددی و ریاضی می باشند که در بازار بورس انجام می شوند. با سایت ایران بورس همراه باشید.

معاملات الگوریتمی چیست ؟

این معاملات و محاصبه های الگوریتمی که در اصطلاح با نام الگو تریدینگ نیز شناخته می‌ شود در شیوه فعالیت خود و به زبان برنامه نویسی به همراه مجموعه ای از دستور های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌ کند.

در تعریف این گونه معاملات آمده است که این معاملات مجموعه ای از دستورالعمل‌ های تعریف شده می باشند که شیوه تعریف آن ها به گونه ای طراحی شده است که بر اساس زمان بندی و قیمت و کمیت یا هر مدل ریاضی می باشد.

در حقیقت قابل به ذکر است که این گونه معاملات معاملاتی هستند که به صورت روش‌ های متنوع برنامه نویسی به منظور انجام برخی از معاملات دقیق در بورس طراحی شده اند. یکی از ویژگی های خاص این گونه معاملات و الگوریتم هه این است که در روش انجام آن ها خطا های محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهند رسید و در حقیقت میزان خطا را به میزان قابل توجهی کاهش خواهند داد.

معاملات الگوریتمی در بورس ایران به زبان و تعریف ساده در حقیقت معاملاتی می باشند که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی که مورد نظر می باشند دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌ دهد. نرم افزار معاملات الگوریتمی به گونه ای طراحی شده اند که در آن ها از هوش‌ مصنوعی به منظور استفاده در این معاملات کمک گرفته شده است.

در تاریخچه این گونه الگوریتم های طراحی شده آمده است که برای اولین بار این گونه معاملات درون شرکت‌ های بزرگی مانند سیتادل و بلک‌ راک در ایالات متحده آمریکا مدیریت عمل در این زمینه مشاهده شده است. اما پس از آن کم کم این معاملات در سر تا سر جهان گسترانده شده اند و در سطح جهان قدم به قدم رواج یافته اند.

• همچنین پیشنهاد می کنیم مقاله آموزش اندیکاتور ichimoku cloud را مطالعه کنید.

معاملات الگوریتمی در ایران

در حقیقت اگر به دنبال این هستید که بدانید این گونه الگوریتم ها چگونه مورد استفاده قرار می گیرند باید گفت در این گونه برنامه ها توسط استفاده الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ از برنامه‌ های کامپیوتری برای ورود به سفارش های معاملاتی بدون دخالت انسان طراحی شده اند که به کمک آن ها می توانند یک معامله کاملا متفاوت با معامله ای در آن احساسات انسانی دخالت دارند انجام شود.

استفاده از این گونه معامله ها کمک می‌ کند تا بازار سرمایه به روشی کاملا اصولی تر و به شیوه و روشی که به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود انجام شود که به این صورت نتیجه آن باعث می شود تا نتایج این معاملات باعث بالا رفتن و افزایش نقدینگی در بازار شود.

در حقیقت الگوریتم طراحی شده برای این گونه معامله ها به گونه می باشد که با تشخیص به موقع بر اساس دستور العمل هایی که به آن داده شده است عمل خرید و فروش‌ های سرمایه ای و معاملات را کنترل می کند و به پیش می‌ برد.

آموزش معاملات الگوریتمی

یکی از نکاتی که باید آن را بدانید این است که این گونه معامله های الگوریتمی برای انجام درست و کامل استراتژی و راه مشخص شده‌‌ و طراحی شده برای آن ها در حقیقت چهار وظیفه مشخص و هدف اصلی را بر عهده دارند.

یکی از وظایف این گونه معاملات این است که بر اساس راه و روشی که برای آن ها در برنامه ریزی و طراحی داخلشان تعریف شده است بازار را به طور کامل رصد و بررسی کنند و همچنین سهام و محصولات مختلف را مورد بررسی قرار دهند تا به کمک این بررسی بتوانند فرصت‌ های معاملاتی را به موقع و درست تشخیص دهند.

در مرحله بعد وظیفه دیگر این الگوریتم‌ ها این است که پوزیشن گیری کنند و همچنین در کنار آن پوزیشن های باز شده را مدیریت و کنترل کنند. یکی دیگر از ویژگی ها و وظایف آن ها این است که طبق برنامه ریزی که در طراحی آن ها شده است در فرایند معامله مدیریت ریسک و سرمایه‌ گذاری را بر عهده بگیرند.

انواع مختلف معامله های الگوریتمی

پس از این که دانستیم در حقیقت معاملاتی با این روش و راه چگونه می باشند باید گفت این گونه معامله ها نیز انواع و شیوه های مختلفی دارند و الگوریتم های مختلفی طراحی و ساخته شده اند که کار های متفاوتی را می توانند در خصوص معاملات بورسی انجام دهند.

نمونه ای از این گونه الگوریتم ها به گونه ای طراحی شده اند که در آن ها تمامی ویژگی های معامله و خرید و فروش یعنی حتی نقطه آغاز و پایان و نماد مورد نظر از سوی تحلیل‌ گر بازار بورس در معامله انتخاب الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ شده است و الگوریتم تنها موظف است وجه مورد نظر شخصی را که در حال معامله می باشد به سهم تبدیل کند یا بر عکس آن سهم را به وجه تبدیل کند و معامله را انجام دهد.

نمونه ی دیگری نیز از این گونه الگوریتم ها وجود دارند که در اصطلاح به آن ها الگوریتم های سیگنال دهی می گویند که نشان داده می شود که این گونه الگوریتم ها به تنهایی نه تنها بسیار سود آور و مفید خواهند بود بلکه ویژگی های دیگری را نیز شامل می شوند.

در حقیقت این گونه الگوریتم ها به تحلیل گر اطلاعات بیشتری از شرایط کنونی و جو بازار ارائه تو عرضه می‌ کنند و به او در بهبود روند تحلیل و تصمیم‌ گیری و در نتیجه معاملات مورد نظر او کمک می‌ کنند.

حاصل استفاده از این گونه الگوریتم ها این است که در نهایت برای شخص معامله گر باعث که افزایش سود دهی و در نتیجه افزایش سرمایه اولیه آن را به همراه خواهند داشت. قابل به ذکر می باشد که این الگوریتم‌ ها به گونه ای طراحی شده اند که زمانی بهترین بازده را برای تحلیل‌ گر خواهند داشت که به صورت مجموعه‌ ای و گروهی یا در کنار دیگر ابزار های تحلیل از آن ها استفاده شود.

• از شما می خواهیم بخاطر خودتان و پیشرفتتان مقاله رازهای معاملات بورسی را مطالعه کنید.

معاملات در بازار بورس ایران

از آن جایی که انجام معامله در بازار بورس و اوراق بهادار ایران امروزه بسیار مورد توجه و علاقه قرار گرفته است و افراد زیادی در حامعه تمایل به این را دارند که سرمایه خود را در این بازار قرار دهند پس دانستن یک سری اصطلاحات خاص همانند معاملات الگوریتمی کارگزاری برای اشخاص قابل توجه و ضروری می باشد.

در ابتدا باید گفت شما باید بدانید در بازار بورس چگونه معامله انجام دهید و چگونه سهام خود را خرید و فروش کنید چرا که اطلاعات شما در این باره بسیار مهم می باشد و اگر شما این کار را به درستی انجام ندهید ممکن است دچار ضرر و زیان زیادی شوید.

همان طور که می دانید شما در بازار بورس و اوراق بهادار اگر سهمی را خریداری کنید جز سهام داران آن شرکت به حساب خواهید آمد و در سود و زیانی که شرکت متوجه آن خواهد شد شریک خواهید بود.

به زبان ساده تر این به آن معنا است که اگر شما سهم شرکتی را خریداری کردید و سهام آن شرکت دچار سود شد شما نیز سود خواهید کرد و اگر سهام آن شرکت دچار ضرر و زیان شود شما نیز دچار ضرر و زیان با کاهش قیمت سهام خود خواهید شد.

در نتیجه بهترین راه این است که شما برنامه ای برای خود طراحی کنید تا در آن به راحتی طبق یک برنامه خاص و معین به خرید و فروش سهام خود در بازار بورس مشغول شوید و تحت تاثیر هیجانات احتمالی بازار قرار نگیرید.

همچنین قابل به ذکر است که به همین منظور سامانه معاملات الگوریتمی طراحی شده است که شما به کمک آن ها می توانید به دور از هیجانات و احساسات انسانی نسبت به نزول و صعود سهم ها در بازار بورس تصمیم گیری مناسب را انجام دهید.

در حقیقت این گونه برنامه ها به شما یک روند خاص را نشان می دهد تا به کمک آن بتوانید یک معامله و خرید و فروش مناسبی را انجام دهید و به آن میزان سود مناسبی که می خواهید دست پیدا کنید.

این گونه برنامه ها طرحی را برای شما برنامه ریزی می کند تا مشخص شود شما در چه بازه زمانی و با چه محاسباتی به راحتی می توانید به میزان سود مورد نیاز و مورد توجه خود برسید بدون این که نگران این باشید که با تغییرات بازار دچار چه ضرر و زیانی خواهید شد.

پنل معاملات الگوریتمی

گفتنی است که به منظور شناخت بیش تر این گونه معامله ها حتی کتاب معاملات الگوریتمی پیشرفته نیز طراحی و ارائه شده است تا اگر به دنبال این هستید که بیش تر و به صورت جدی تری این گونه معاملات را مورد بررسی و شناخت قرار دهید به کمک این گونه راه ها اطلاعات کافی را در مورد آن ها کسب کنید و به دست آورید.

همان طور که در تعریف معاملات الگوریتمی در فارکس آمده است و قابل مشاهده می باشد باید گفت در حقیقت این گونه معاملات توسط یک سری ربات طراحی شده اند و مورد استفاده قرار می گیرند.

از طرفی هدف اصلی استفاده از این گونه معامله های طراحی شده این است که شخصی که به دنبال سرمایه گذاری و معامله در بازار بورس می باشد راه و روشی اطمينانی تر را دنبال کند تا ضرر و زیان او به کم ترین حد ممکن خود برسد.

ربات های معامله گر در بازار های فعال مالی

اگر تا کنون در بازار های مالی متعدد در داخل کشور و یا بازار های خارجی فعالیت داشته اید، حتما نظرات دیگران را راجع به مبحث ربات های مختلف در این عرصه را شنیده اید. شاید حتی از طرف دیگران ترغیب شده اید تا ربات های مختلف در این زمینه را بخرید اما ایا می دانید این ربات ها چگونه است؟ ربات های مختلفی در این زمینه وجود دارند که مهم ترین ان ها عبارتند از ربات معامله گر سر خود فارکس، ربات دستیار ان، ربات تحلیل گر در زمینه های ارز های خارجی و دیجیتال، ربات سیگنال دهنده و ربات موقعیت یاب و … .

اما اگر حوزه کاری شما فقط به معاملات در داخل کشور محدود می شود نام دیگر ربات های این حوزه ها شنیده اید اما ایا می دانید ان ها به چه دردی می خورند؟ ما در این جا مهم ترین این ربات ها را اورده ایم:

ربات هایی که کار تحلیل بورس را بر عهده دارند، ربات های سر خطی بورس تهران، ربات های فیلتر نویس و ربات هایی که معاملات الگوریتمی را انجام می دهند. به دلیل این که حوزه کاری ما در این جا راجع به ربات های معامله گر است، اطلاعات مربوط به این دسته را در اختیارتان خواهیم گذاشت پس تا انتهای این بحث همراه ما باشید.

همان طور که می دانید افراد زیادی راجع به این ربات ها اطلاع ندارند و سودا گران نیز از این خلا استفاده می کنند و برای کلاه برداری اقدام می کنند. ان قدر این روش های کلاه برداری زیاد شده است که حتی بعضی از کمپانی ها و مجموعه های بزرگ مثل یونیک فایننس با استفاده از تبلیغات گسترده در این مورد مردم را برای شرکت در بازی های مانند پانزی ترغیب می کنند و به ان ها می گویند که سود های کلانی در انتظار انان است.

شاید برایتان جالب باشد که بدانید این شرکت ها در ابتدای کار سود های خوبی را نیز در اختیار سرمایه گذاران می گذارند و اعتماد انان را جلب می کنند اما ایا واقعا این سودی که انان می دهند سود حاصل از ربات های معامله گر است؟ با ما همراه باشید تا بهتر این موضوع را دریابید.

شاید برایتان جالب باشد که بدانید اکثر کسانی که در این زمینه ادعایی دارند باز هم همه ربات های معامله گر را نمی شناسند و در مورد ان ها فقط اطلاعات سطحی دارند و درکی از مفاهیم و ساز و کار های انان هنوز پیدا نکرده اند. از طرفی دیگر توهم توطئه نیز وجود دارند که عده کثیری از ان ها معتقدند که تمامی این ربات ها قصد کلاه برداری و سو استفاده از انان را دارند. اما در همین آشفته بازار کسانی هستند که با هوشمندی و توجه بسیار این ادعا ها را قبول ندارند و سعی دارند که با استفاده و به کار گیری درست از ان ها، معاملات خود را بهبود بخشند.

در ابتدا می خواهیم نکته ای را به شما عزیزان یاد اوری کنیم. اگر شما نیز در بازار بورس داخلی یا خارجی فعالیت داشته باشید، حتما برای به دست اوردن نقطه خرید یا فروش بازه های مختلفی را امتحان کرده اید و با توجه به ان ها داد و ستد خود را برنامه ریزی کرده و انجام داده اید. شاید خود شما متوجه نشوید اما همین کاری که شما در رابطه با معاملاتتان انجام می دادید، بای لیمیت و سل لیمیت نام دارد که خود به عنوان یکی از الگوریتم های پایه و معاملاتی به حساب می اید.

شما با استفاده از این الگوریتم کاربردی می توانید بدون این که به صورت فیزیکی و یا حضوری بر روی معاملاتتان نظارت داشته باشید، به صورت انلاین و خودکار موقعیت های خرید و یا فروش را در پلتفرم معاملاتی سرور کارگزاری خود ثبت کنید. ایا می دانید منظور از سرور کارگزاری چیست؟ در حقیقت سرور کارگزاری همیشه روشن و انلاین است و تعطیلی ندارد توسط برنامه ای که به ان داده شده معاملات شما را به صورت انلاین انجام می دهد.

اگر دقت کرده باشید متوجه خواهید شد شما با این کار از بسیاری از اقدامات بی نیار خواهید بود و در اصل ان ربات کار های شما را انجام خواهد داد. دلیل محبوبیت این ربات ها این است که قدرت بالایی در پردازش اطلاعات و هم چنین تحلیل داده ها دارند و به نوعی از انسان بهتر عمل می کنند و کم کم دارند جای خود را در زندگی ما پیدا می کنند. با توجه به همین موضوع متوجه خواهید شد که اهمیت این گونه از ابزار ها چقدر در بازار های مالی اعم از داخلی و خارجی لازم بوده و در بازار فارکس نیز به ان توجه ویژه ای خواهد شد.

به دلیل همین موضوع هر روزه به تعداد افراد و ارگان هایی که از این ربات ها بهره می گیرند در حال افزایش است و بانک های مختلف و صندوق های سرمایه گذاری هر روز بیش تر و بیش تر به ان وابسته می شوند. در حال حاضر بیش تر از نیمی از سرمایه گذاری در دنیای بورس و بازار های مالی از این ربات ها استفاده می کنند و حتی بازار هایی هستند که نزدیک به 90 درصد از معاملات ان ها توسط همین ربات ها صورت می گیرد.

بازار بورس و اوراق شامل چه تغییراتی می شود؟

همان طور که می دانید بازار بورس و اوراق بهادار روزانه شامل تغییرات مختلفی می شود که گاهی با افزایش و صعود سهام و گاهی با کاهش و نذول آن ها همراه می باشد. این گونه الگوریتم ها به شما کمک می کنند تا یک برنامه ریزی و روش دقیق و مناسب برای خود داشته باشید تا بدون نگرانی و توجه به هیجانات بازاری کم ترین ضرر ممکن را به دست آورید.

چرا که می دانید بسیاری از افراد بوده اند که بلافاصله تحت تاثیر هیجانات بازار قرار گرفته اند و دچار زیان زیادی نیز نسبت به سرمایه خود در بازار بورس شده اند افراد زیادی هستند که به هنگام مشاهده کردن کاهش و نزول سهام خود به سرعت به دنبال فروش سهام خود هستند و قطعا دچار ضرر قابل توجهی نیز به دلیل این بی ثباتی خواهند شد.

اما معامله هایی که توسط الگوریتم طراحی می شوند در حقیقت به دور از هر گونه هیجانات انسانی هستند و به همین دلیل نیز می باشد که به شما کمک می کند تا نتیجه بهتری در بازار سرمایه و بورس به دست آورید.

معاملات الگوریتمی مکتب خونه

همان طور مشاهده می شود امروزه افراد زیادی در جامعه هستند که به دنبال حضور در بازار بورس می باشند و می خواهید در این بازار با سرمایه گذاری و خرید و فروش سهام سرمایه اولیه خود را افزایش دهند.

از همین جهت نیز برخی به دنبال این هستند که از افرادی که تجربه و اطلاعات کافی را در این زمینه دارا می باشند کمک بگیرند اما برخی دیگر نیز به دنبال این هستد که بتواند خودشان اصطلاحات خاص این بازار و روش انجام معاملات خاص و تکنیک های خاص حضور موفق در این بازار را یاد بگیرند.

سایت های مختلفی نیز به همین منظور طراحی شده اند که با آموزش های مختلفی که اغلب به صورت ویدئوی نیز می باشد به صورت دقیق به شما کمک می کنند تا بتوانید این گونه اصطلاحات و آموزش ها را یاد بگیرید و از آن ها به منظور انجام معامله های درست و مناسب در بازار بورس و اوراق بهادار استفاده کنید تا میزان زیان شما به کم ترین حد ممکن خود برسد.

معاملات الگوریتمی با پایتون

قطعا شنیده اید که یکی از راه های بسیار مفید برای موفق بودن در بازار بورس و معامله در آن استفاده از الگوریتم های طراحی شده برای انجام معامله های شما می باشند.

سایت های مختلفی در این بین همچون پایتون طراحی شده اند که به شما کمک می کنند تا به صورت دقیق اطلاعات لازم به این گونه الگوریتم ها را یاد بگیرید و بتوانید از آن ها برای انجام معامله هایی مناسب و که در نهایت ضرر کم تر و سود بیش تری را برای شما در بورس همراه دارند استفاده کنید.

برنامه های ایلان ماسک برای شبکه اجتماعی توییتر

پس ماه ها انتظار برای خرید توییتر توسط ایلان ماسک، به نظر می رسد که این شبکه اجتماعی تاثیرگذار وارد فصل جدید حیات خود شده و دیگر تحت کنترل مدیران ارشد قبلی هدایت نمی شود. حالا سوال مهم این است که ثروتمندترین فرد جهان با این خرید چه برنامه هایی را دنبال خواهد کرد و باید منتظر چه اتفاقاتی باشیم.

با تکمیل معامله خرید توییتر، ایلان ماسک بلافاصله شماری از مدیران ارشد این شرکت از جمله «پاراگ آگراوال»، مدیرعامل؛ «ند سگال»، مدیر ارشد امور مالی و «ویجایا گده»، مدیر واحد سیاست های حقوقی، اعتماد و ایمنی این شبکه اجتماعی را اخراج کرد. ایلان ماسک حالا به تنهایی فرد اول توییتر است و همان طور که قبلا گفته بود، برنامه هایی را برای این پلتفرم در نظر دارد. در ادامه به پیش بینی برخی از این برنامه ها خواهیم پرداخت.

رسیدگی به موضوع آزادی بیان

یکی از جنجالی ترین موضوعات پیرامون معامله توییتر از روز اول مسئله آزادی بیان بوده است. ایلان ماسک خودش را به عنوان فردی معتقد به آزادی بیان مطلق معرفی کرده بود و همین ماجرا نگرانی هایی را برای برخی از کاربران به وجود آورده بود.

ماسک اخیرا در این باره در مصاحبه ای اعلام کرده که غیب یا ظاهر شدن برخی توییت ها بدون این که علت آن مشخص باشد، برای او هم نگران کننده است. مدیرعامل تسلا پیشنهاد داده بود که شاید یک الگوریتم متن باز بتواند این مشکل را برطرف کند.

«جو روگن»، پادکستر معروف قبلا در ماه آوریل، یعنی زمانی که ایلان ماسک صرفا سهام این شرکت را خریده بود، از او پرسیده بود که آیا قصد دارد توییتر را از دست سانسورگران آزادی رها کند یا نه. پاسخ ماسک چنین بود: «من توصیه های خودم را ارائه می کنم. شاید این توصیه ها را بپذیرند، شاید هم نه.»

چند وقت پیش مجموعه ای از پیام های ماسک و همتایانش از سوی دادگاه منتشر شد و در یکی از این گفتگوها «ماتیاس هوپفنر»، مدیرعامل گروه رسانه ای Axel Springer، مالک پولیتیکو، از او خواسته بود تا توییتر را از سانسور آزاد کند و بازارگاهی برای الگوریتم ها بسازد تا هر کس بسته به تمایل خود الگوریتم نمایش محتوای مدنظرش را انتخاب کند.

مالک جدید توییتر پنج شنبه هفته گذشته در یادداشتی خطاب به سرویس های تبلیغاتی نوشت این شرکت را خریده چون باور دارد که وجود یک میدان عمومی دیجیتال برای آینده تمدن ضروری است، جایی که عقاید مختلف بتوانند به شکلی سالم با هم گفتگو داشته باشند.

البته ماسک تاکید کرده که نمی خواهد توییتر به «جهنم دره ای آزاد برای همگان» تبدیل شود: «افزون بر تبعیت از قوانین کشور، پلتفرم ما باید گرم و پذیرای همه باشد.» منتها او می گوید مخالف سانسورهایی است که خیلی فراتر از قانون اعمال می شوند.

بازگشت دونالد ترامپ و دیگران

یکی از نتیجه گیری های رایجی که از سخنان ایلان ماسک درباره آزادی بیان می شود، رفع محدودیت دسترسی برخی از اکانت های قدیمی است. دسترسی دونالد ترامپ، رئیس جمهور سابق آمریکا در ماه ژانویه 2021 به این شبکه اجتماعی مسدود شد و ثروتمندترین فرد جهان گفته که این حکم را لغو می کند.

او در ماه مه با اشاره به این که توییتر به سمت جناح چپ گرایش دارد، درباره ترامپ گفته بود: «من محرومیت دائمی [ترامپ] را لغو می کنم.» از دیگر افرادی که از این پلتفرم محروم شده اند و احتمال بازگشت آن ها وجود دارد می توان به «الکس جونز»، تئوری پرداز توطئه آمریکایی و «جردن پیترسون»، روانشناس معروف کانادایی اشاره کرد.

کاهش هزینه های توییتر

ماسک برای خرید توییتر به 13 میلیارد دلار اعتبار بانکی متوسل شده که این رقم به ترازنامه این شرکت منتقل خواهد شد. از این رو، این اعتبار باید پس داده شود، ولی توییتر در جدیدترین گزارش مالی خود تقریبا 124 میلیون دلار ضرر داشته است. پس این شبکه اجتماعی باید خیلی بهتر عمل کند تا ماسک قادر به تسویه بدهی های خود باشد.

مالک فعلی توییتر به سرمایه گذاران گفته بود که می خواهد 75 درصد از نیروی کار این شرکت را تعدیل کند. با این حال، گزارش ها حاکی از آن است که او در اولین دیدار خود با کارمندان مدعی شده که قصد ندارد این تعداد از نیروهای شرکت را اخراج کند. با این حال، از میان 7500 کارمند فعلی توییتر، مطمئنا شماری از آن ها قربانی خواهند شد.

ایلان ماسک در ماه ژوئن گفته بود که توییتر باید هزینه های خود را کاهش دهد، چرا که این هزینه ها از میزان درآمدهای این شبکه اجتماعی بیشتر است. حالا باید دید که چه تعداد کارمند از این کمپانی اخراج می شوند.

راه اندازی یک اپلیکیشن جامع

ماسک در تاریخ 12 مهر در توییتی اعلام کرد که خرید توییتر برای شتاب دادن به برنامه ساخت X بوده که یک اپلیکیشن جامع است. اگرچه او اطلاعات بیشتری در این باره ارائه نکرد، اما گفت این معامله برنامه X را پنج سال جلو می اندازد. X همچنین نام شرکتی است که ماسک از آن برای خرید توییتر استفاده کرده است.

اپ جامع X ظاهرا با الهام از رویکرد چین در ساخت اپ WeChat تولید می شود. ماسک در دیداری با کارمندان توییتر در ماه ژوئن گفته بود که این پلتفرم باید بیشتر شبیه WeChat باشد که امکان پیام رسانی، تعامل در یک شبکه اجتماعی و پرداخت های موبایلی را فراهم می کند.

ماسک با تاکید بر این که مردم چین عملاً در WeChat زندگی می کنند، گفته بود: «اگر بتوانیم چنین چیزی را با توییتر بازآفرینی کنیم، به موفقیت بزرگی می رسیم.»

افزایش درآمد توییتر

ایلان ماسک به فاصله کوتاهی پس از امضای قرارداد خرید توییتر گفته بود که می خواهد درآمد سالیانه این شرکت را تا سال 2028 پنج برابر کرده و به 26.4 میلیارد دلار برساند. 90 درصد این درآمد از بخش تبلیغات حاصل خواهد شد.

او برای افزایش درآمدها چند ایده را در سر داشته که عبارت اند از: افزایش محبوبیت سرویس حق اشتراک پریمیوم توییتر از طریق حذف تبلیغات؛ توسعه کسب و کار پرداخت های توییتر؛ دریافت هزینه ای اندک از کاربران تجاری و مسئولان دولتی؛ و کشف روش های درآمدزایی از توییت هایی که حاوی مطالب خاص هستند یا همه گیر می شوند.

گفتنی است که خیلی از سرمایه گذارانِ همراه ماسک در خرید توییتر هم چشم انتظار این افزایش درآمدها هستند و این اتفاق باید هرچه سریع تر رقم بخورد.

مقابله با بات ها و اکانت های جعلی

ماسک با استناد به این موضوع که شمار اکانت های جعلی در توییتر بسیار بیشتر از رقم اعلامی توسط این شرکت است، قصد داشت از این معامله خارج شود. توییتر می گوید این رقم کمتر از 5 درصد است، اما مدیرعامل تسلا چنین باوری ندارد.

او قبلا وعده داده بود که همه انسان ها را در این پلتفرم احراز هویت کند تا وضعیت بات ها مشخص شود. بنابراین احتمالا باید منتظر اقدامات مهمی در این زمینه باشیم؛ اقداماتی که اگرچه به افزایش سلامت این شبکه اجتماعی کمک می کنند اما ممکن است مشکلاتی را برای تایید حساب کاربری برای برخی از افراد به وجود بیاورند.

رفع نگرانی های مطرح شده از سوی پیتر زاتکو

مدیر امنیت سابق توییتر، پیتر زاتکو چند ماه پیش اتهاماتی را علیه توییتر مطرح کرد. او مدعی شد که دولت های خارجی در این پلتفرم نفوذ کرده اند و مدیریت امنیت در این شرکت با مشکلات جدی روبرو است. البته توییتر این ادعاها را رد کرده است.

وکلای ماسک در جریان دادگاه گفتگوهایی را با زاتکو انجام داده بودند. حالا باید منتظر بمانیم تا ببینیم ماسک چه اقداماتی را برای افزایش امنیت این شبکه اجتماعی انجام خواهد داد و چگونه راه نفوذ به این شرکت را خواهد بست.

سیستمی کم‌هزینه برای شنوایی‌ سنجی کودکان که از تلفن همراه و هدفون استفاده می‌کند

در بیشتر کشورهای جهان اول، نوزادان تازه متولدشده معمولا با استفاده از دستگاهی که به طور هم‌زمان دو صدا را از طریق یک اسپیکر در هر گوش پخش می‌کند، از نظر کم‌شنوایی غربالگری می‌شوند.

به گزارش «خبرنامه دانشجویان ایران»؛ نیو اطلس اعلام کرد، بررسی شنوایی نوزادان می‌تواند چالش‌برانگیز باشد زیرا نوزادان نمی‌توانند به شما بگویند که کدام صداها را می‌شنوند یا نمی‌شنوند. یک سیستم جدید با استفاده از تلفن همراه هوشمند، هدفون و میکروفون ساده، راه حلی کم‌هزینه را برای این مشکل ارائه می‌دهد.

در بیشتر کشورهای جهان اول، نوزادان تازه متولدشده معمولا با استفاده از دستگاهی که به طور هم‌زمان دو صدا را از طریق یک اسپیکر در هر گوش پخش می‌کند، از نظر کم‌شنوایی غربالگری می‌شوند. اگر گوش شنوایی طبیعی داشته باشد، سلول‌های مویی آن در واکنش به صداهای ترکیبی مرتعش می‌شوند و صدای سومی را ایجاد می‌کنند. دستگاه، صدای سوم را تشخیص می‌دهد و به پزشکان امکان می‌دهد تا بدانند که همه چیز در گوش خوب پیش می‌رود.

با وجود این، چنین سیستم‌هایی برای استفاده گسترده در کشورهای در حال توسعه، بسیار پرهزینه هستند. در نتیجه، اگر نوزادی ناشنوا باشد، والدین او ممکن است تا زمانی که مدت زیادی را به طور ناموفق در تلاش برای رشد مهارت‌های زبانی کودک سپری نکرده باشند، متوجه ناشنوایی او نشوند. اینجاست که سیستم جدید وارد می‌شود.

این سیستم که توسط دانشمندان "دانشگاه واشنگتن"(UW) ساخته شده است، از دو هدفون استفاده می‌کند که دو صدای اولیه را به طور جداگانه پخش می‌کنند. این دو هدفون به یک کاوشگر متصل می‌شوند که حاوی یک میکروفون کوچک است. کاوشگر مانند یک هدفون در هر گوش قرار می‌گیرد و به طور همزمان دو صدای اولیه را پخش می‌کند و به صدای سوم گوش می‌دهد. این کاوشگر به یک تلفن همراه هوشمند متصل می‌شود که یک برنامه سفارشی را اجرا می‌کند.

"جاستین چان"(Justin Chan)، پژوهشگر ارشد این پروژه گفت: صداهایی که از گوش خارج می‌شوند، بسیار خفیف هستند و گاهی اوقات شنیدن آنها به خاطر وجود سر و صدا در محیط یا تکان خوردن سر بیمار، سخت است. ما الگوریتم‌هایی را روی تلفن طراحی کردیم که به ما کمک می‌کنند تا سیگنال را حتی با آن همه صدای پس‌زمینه تشخیص دهیم. این الگوریتم‌ها می‌توانند بی‌درنگ روی هر تلفن همراه هوشمندی اجرا شوند و نیازی به جدیدترین مدل‌های تلفن همراه هوشمند ندارند.

این فناوری برای آزمایش شنوایی ۱۱۴ بیمار که ۵۲ نفر از آنها نوزادان تا شش ماهه بودند، در سه کلینیک شنوایی در ایالت واشنگتن مورد استفاده قرار گرفت. مشخص شد که این دستگاه به اندازه دستگاه‌های سنتی دقیق است و همه بیمارانی را که به کم‌شنوایی مبتلا هستند، شناسایی می‌کند. اکنون برای استفاده از این سیستم در پروژه غربالگری شنوایی نوزادان در کنیا برنامه‌ریزی می‌شود.

چان افزود: ما فرصت داریم تا واقعا بر سلامت جهانی، به ویژه شنوایی نوزادان تأثیر بگذاریم. من باور دارم بسیار خوشحال‌کننده است که بدانیم تحقیقاتی که ما انجام می‌دهیم، می‌توانند مستقیما به حل مشکلات واقعی کمک کنند.

الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟

یوتیوب چیست؟ آموزش کار با یوتیوب + 6 راه کسب درآمد از آن

هشتگ (Hashtag#) چیست؟ (کاربرد، تاریخچه، اینستاگرام و …)

هشت نکته آموزشی در مورد عکس ها در فیس بوک

می‌خوای تازه شروع کنید؟

دوره راه اندازی فروشگاه اینترنتی

درآمد آنلاین چندبرابری داشته باش!

• راه اندازی سایت فروشگاهی
• تولید محتوا
• تبلیغات آنلاین
• استراتژی فروش
• و…

4 تغییر بزرگ در گوگل آنالیتیکس 4 که باید بدانید

مشکل از دسترس خارج شدن گوگل ادز برای کاربران ایرانی برطرف شد

آشنایی با گوگل آنالیتیکس 4 ابزار تحلیل داده‌ها

بازاریابی 360 درجه چیست؟ | اجرای کمپین بازاریابی 360 درجه

چهارمین گردهمایی دیجیتال مارکتینگ دهبان برگزار شد

پرفورمنس مارکتینگ (Performance Marketing) | بازاریابی عملگرا چیست؟

برندسازی (Branding) چیست؟ 7 تکنیک برندینگ برای مبتدی ها

پرسونا چیست؟ آموزش قدم به قدم طراحی پرسونا مشتری

6 راه برای کاهش نرخ ریزش مشتری

هویت برند چیست و چگونه برای برندمان هویت بسازیم؟

تکنیک آسمان خراش در تولید محتوا چیست؟ | SkyScraper Technique

لذت یادگیری رایگان در خبرنامه ما

اگر در فکر داشتن یک کسب‌و‌کار موفق در بازار آنلاین هستید، جای درستی آمده‌اید! دیجیتال مارکتینگ دانش پولسازی کسب و کارها از فضای دیجیتال است و ما با جامع‌ترین دوره‌های آموزش دیجیتال مارکتینگ شما را به یک متخصص تمام عیار تبدیل خواهیم کرد.

آشنایی با الگوریتم‌های خوشه بندی سلسله مراتبی

الهام هاشملو

• 1400/7/11
• 1883
• دیجیتال مارکتینگ

آشنایی با الگوریتم‌ های خوشه بندی سلسله مراتبی

آشنایی با الگوریتم های خوشه بندی کی از مهم ترین بخش های دوره یادگیری عمیق است . پیش از شروع یادگیری مفهوم خوشه بندی سلسله مراتبی لازم است تا با مفهوم خوشه بندی و الگوریتم های آن آشنا باشید. خوشه بندی سلسله مراتبی یکی از الگوریتم‌ های یادگیری بدون نظارت است که از آن برای گروه‌ بندی نقاط داده که دارای مشخصه‌ های مشابه هستند، استفاده می‌شود. الگوریتم‌ های خوشه بندی سلسله مراتبی به دو دسته تقسیم می‌ شوند که عبارتند از الگوریتم‌ های سلسله مراتبی جمع کننده (روش پایین به بالا) که در این گروه از الگوریتم‌ ها، هر نقطه داده به عنوان یک خوشه واحد در نظر گرفته می‌ شود و سپس به صورت متوالی با جفتی از خوشه‌ ها یکپارچه می‌شود. همچنین الگوریتم‌ های سلسله مراتبی تقسیم کننده (روش بالا به پایین) که در الگوریتم‌ های سلسله مراتبی تقسیم کننده همه نقاط داده به عنوان یک خوشه بزرگ در نظر گرفته می‌ شوند و روال خوشه بندی شامل تقسیم یک خوشه بزرگ به چندین خوشه کوچک است. همچنین روش‌ های خوشه بندی مبتنی بر سلسله مراتب نیز عبارتند از الگوریتم خوشه بندی Birch، الگوریتم خوشه بندی DIANA، الگوریتم خوشه بندی AGNESو الگوریتم خوشه بندی Chameleon که در ادامه آن را توضیح می دهیم.

روش‌ های خوشه بندی سلسله مراتبی

الگوریتم خوشه بندی Birch

پیش از این‌که با نحوه عملکرد الگوریتم خوشه بندی Birch آشنا شوید باید توجه داشته باشید که این الگوریتم برای داده‌های بسیار بزرگ مناسب می‌باشد. در واقع می‌توان گفت که الگوریتم خوشه بندی Birch دارای پیچیدگی زمانی خطی می‌باشد و قابلیت کار با حجم بالای داده‌ها و همچنین شناسایی داده‌های پرت را دارد.

الگوریتم Birch دارای 4 فاز است که داده‌های زیر را به عنوان ورودی دریافت می‌کند.

1. یک مجموعه از N نقطه داده که به صورت یک بردار حقیقی نمایش داده می‌شود.
2. عدد K که نشان‌دهنده تعداد خوشه‌هاست.

فاز اول: الگوریتم Birch در این فاز یک درخت CF که یک درخت متوازن است و به صورت زیر تعریف می‌شود را از نقاط داده ایجاد می‌نماید:

• فرض کنید یک مجموعه از N نقطۀ دادۀ d بعدی وجود دارد، در این صورت ویژگی خوشه CF مجموعه داده به صورت یک سه تایی CF=(N,LS,SS) تعریف می‌گردد که در آن LS جمع خطی و SS جمع مربعی می‌باشد.
الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟
• ویژگی‌های خوشه بندی در یک درخت CF که درختی متوازن با دو پارامتر فاکتور انشعاب B(factor branching) و آستانه T (threshold) است تنظیم می‌شود. هر گره غیر برگ حداکثر B مدخل به صورت

یک اشاره‌گر به i امین فرزند و

ویژگی خوشه بندی برای زیر خوشۀ مورد نظر می‌باشد. هر گره برگ حداکثر دارای L ورودی به شکل

است. علاوه بر این، جهت ایجاد زنجیر بین گره‌ های برگ دو اشاره‌ گر perv و next دارد. اندازه درخت هم به پارامتر T بستگی دارد. یک گره باید در یک صفحه به اندازه P واقع شود، توسط این پارامتر B و L تعیین می‌ شوند. از این رو P می‌ تواند جهت تنظیم عملکرد تغییر نماید. این در واقع نمایشی متراکم از مجموعه داده می‌ باشد، چرا که هر ورودی در یک گره برگ یک نقطه داده تکی نمی‌ باشد ولی یک زیر خوشه محسوب می‌ شود.

فاز دوم: الگوریتم در این فاز برای ایجاد یک درخت CF کوچکتر، همه ورودی‌ های برگ را در درخت CF اولیه پویش می‌ کند، در حالی‌ که زیر شاخه‌ هایی را که مفید نیستند دور انداخته و زیر شاخه‌ هایی را که شلوغ هستند را در زیر شاخه‌ های بزرگتر گروه‌بندی می‌ نماید. توجه داشته باشید که در نمایش اصلی الگوریتم birch این مرحله اختیاری در نظر گرفته می‌ شود.

فاز سوم: در این فاز، برای خوشه بندی ورودی‌ های همه برگ‌ ها، یکی از الگوریتم‌ های خوشه بندی موجود استفاده می‌ شود. حال به طور مستقیم یک الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی پایین به بالا به زیر خوشه‌ هایی که از طریق فاکتور، CF آن‌ ها تعیین می‌ شود، اعمال شده است. همچنین این امکان وجود دارد که کاربر تعداد خوشه‌ ها یا حد آستانه ضخامت درخت را مشخص کند. پس از این مرحله یک مجموعه از خوشه‌ ها به دست می‌ آید که الگوی مهم توزیعی در داده‌ ها را ارائه می‌ دهد اگر چه امکان دارد اشتباهات محلی و جزیی وجود داشته باشند که البته می‌ تواند به وسیله مرحله چهارم اداره شود.

فاز چهارم: در مرحله آخر الگوریتم birch مراکز خوشه‌ ها که در مرحله قبل ساخته شده‌اند به عنوان مالک در نظر گرفته شده و نقاط داده در این مرحله به نزدیکترین مالک یا مرکز تخصیص داده و مجموعه خوشه‌های جدیدی از داده‌ها به دست می‌ آید. علاوه بر این در این مرحله ممکن است داده‌ هایی اضافی، دور ریخته شوند.

الگوریتم خوشه بندی DIANA(الگوریتم خوشه بندی پایین رونده)

الگوریتم DIANA سلسله مراتب را به ترتیب معکوس می‌ سازد به این صورت که در هر مرحله‌ای که پیش می‌ رود، بزرگترین خوشه‌ای که وجود دارد به دو خوشه تقسیم می‌ گردد تا این‌ که در آخر تمامی خوشه‌ ها از اجسام واحد تشکیل شوند.

الگوریتم خوشه بندی AGNES(الگوریتم خوشه بندی بالا رونده)

الگوریتم AGNES برای خوشه بندی سلسله مراتبی از روش پایین به بالا استفاده می‌کند. به این صورت که هر نقطه داده به عنوان یک خوشه واحد در نظر گرفته می‌ شود، سپس آن‌ ها را از پایین به بالا در ساختاری درخت مانند که دندروگرام نامیده می‌شود گروه‌ بندی می‌ نماید تا زمانی‌ که تمامی نقاط مشابه یک خوشه واحد را ایجاد نمایند.

الگوریتم خوشه بندی Chameleon

الگوریتم خوشه بندی Chameleon شامل دو مرحله زیر است:

1. مرحله اول: در مرحله اول، Chameleon از یک الگوریتم تقسیم‌ بندی نمودار برای دسته‌ بندی موارد داده در تعداد زیادی زیر خوشه‌ های نسبتا کوچک استفاده می‌کند.
2. مرحله دوم: در این مرحله، از یک الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی تجمعی(جمع کننده) برای پیدا کردن خوشه‌های اصلی با ترکیب پیاپی این زیر خوشه‌ ها استفاده می‌کند.

فرآیند کلی خوشه بندی سلسله مراتبی جمع کننده

معمولا پیش از آغاز مراحل خوشه بندی سلسله مراتبی جمع کننده، برای سرعت بخشیدن در امر محاسبات از یک ماتریس فاصله (Distance Matrix) یا ماتریس شباهت(Similarity Matrix) استفاده می‌ شود. این ماتریس نشان دهنده این است که فاصله بین هر زوج از مشاهدات چه اندازه است. البته باید گفت نوع تابعی که باید به وسیله آن فاصله اندازه‌گیری گردد در مقدارهای موجود در این ماتریس موثر خواهد بود. در خوشه بندی سلسله مراتبی جمع کننده(HAC) با توجه به مقدارهای این ماتریس، مشاهدات و یا خوشه‌ هایی که کمترین فاصله یا به عبارتی بیشترین شباهت را دارند با هم ادغام شده و خوشه جدیدی را ایجاد می‌کنند. در مرحله بعد مجددا فاصله بین مشاهدات و یا خوشه‌ های جدید، به وسیله ماتریس فاصله که بروز رسانی شده، محاسبه شده و کار ادغام ادامه می‌ یابد تا فقط یک خوشه باقی بماند.

جهت اجرای محاسبات مربوط به روش خوشه بندی سلسله مراتبی جمع کننده به دو معیار میزان فاصله بین زوج مشاهدات و میزان فاصله بین خوشه‌ ها نیاز داریم:

1. میزان فاصله بین زوج مشاهدات: در این حالت توابع فاصله برای داده‌ های کمی و کیفی قابل استفاده می‌ باشند.

به عنوان مثال برای داده‌ های کمی می‌ توان از روش‌ های زیر استفاده کرد:

• فاصله اقلیدسی(Euclidean Distance): برای محاسبه فاصله اقلیدسی می‌ توان از فرمول زیر استفاده کرد:

• فاصله منهتن(Manhattan Distance): فرمول محاسبه فاصله منهتن به شرح زیر است:

علاوه بر فرمول‌ های فوق، برای محاسبه فاصله بین مشاهدات برای داده‌ های کمی می‌ توان از فرمول‌ های زیر بهره گرفت:

• مربع فاصله اقلیدسی(Squared Euclidean Distance)

چنانچه بخواهیم رو‌ش‌ های بیان شده برای اندازه‌گیری فاصله بین زوج مشاهدات را مقایسه نماییم باید بگوییم که فاصله اقلیدسی اغلب در مطالعاتی که مربوط به علوم کامپیوتر، روانشناسی و کسب و کار تجاری هستند مورد استفاده قرار می‌گیرد.

برای داده‌ های کیفی هم می‌ توان یکی از روش‌ های زیر را به کار برد:

• میزان انطباق ساده(Simple Matching)
• فاصله همینگ(Hamming Distance)

گفتنی است که استفاده از فاصله بین زوج مشاهدات در اغلب روش‌ های خوشه بندی مورد استفاده قرار می‌ گیرد. اما باید گفت نکته‌ ای که خوشه بندی الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ سلسله مراتبی را نسبت به سایر روش‌ ها متمایز می‌ کند، اندازه‌گیری فاصله بین خوشه‌ ها می‌ باشد. از این رو دو خوشه‌ ای که دارای بیشترین شباهت و یا به عبارتی دارای کمترین فاصله با یکدیگر می‌ باشند با هم ادغام می‌ شوند و خوشه جدیدی را ایجاد می‌کنند. پس در هر مرحله تنها امکان ترکیب دو خوشه وجود دارد که این مراحل با نام سطوح ادغام (Merge Level) شناخته می‌ شود.

2 . میزان فاصله بین خوشه‌ ها (روش‌ های پیوند): معیارهای گوناگونی را می‌ توان برای سنجش فاصله بین خوشه‌ ها به کار گرفت. مثلا می‌ توان فاصله بین نزدیکترین یا دورترین مشاهدات بین دو خوشه را در نظر گرفت که هر کدام از این معیارها معایب و مزایای مخصوص به خود را دارند. اما توجه به ساختار داده‌ ها از جمله الگوی پراکندگی مشاهدات، وجود داده‌های پرت و غیره می‌ تواند معیاری برای انتخاب یکی از روش‌ های پیوند باشد. برای اندازه‌گیری فاصله بین خوشه‌ ها می‌ توان یکی را از روش‌ های زیر را به کار برد.

فرض: اندازه‌گیری فاصله بین دو خوشه M و N

d تابع فاصله دلخواه است(از یکی از توابع فاصله معرفی شده در بالا انتخاب می‌شود).

• Single linkage( connectedness یا روش minimum : نزدیکترین فاصله یا پیوند تکی)

• روش Ward: شیوه محاسبه فاصله بین خوشه‌ ها با استفاده از این روش بر اساس تابع هدف و کمینه‌ سازی واریانس خوشه‌های ترکیبی می‌ باشد.

توجه داشته باشید که روش‌های پیوند کامل و تکی از این نظر حائز اهمیت است که می‌توان برای محاسبه فاصله بین خوشه‌ها تنها ماتریس فاصله را مورد استفاده قرار داد و دیگر نیازی به مشاهدات نخواهد بود.

مرحله دوم: در این مرحله، از یک الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی تجمعی(جمع کننده) برای پیدا کردن خوشه‌ های اصلی با ترکیب پیاپی این زیر خوشه‌ ها استفاده می‌ کند.

نحوه اجرای خوشه بندی سلسله مراتبی در زبان برنامه نویسی R

در این بخش قرار است با توابعی که در زبان برنامه نویسی R عملیات خوشه بندی را انجام می‌ دهند آشنا شوید. توجه داشته باشید که نخست لازم است ماتریس تعیین گردد و پس از آن مراحل خوشه بندی طی شود.

قبل از هر چیز لازم است تا پکیج های مورد نیاز نصب شوند

کد بالا برای ایجاد تعداد k=5 خوشه برای یک نمونه 15 تایی از داده‌های iris نوشته شده است. در داده‌ های مذکور 5 دسته گل وجود دارد از این رو به صورت رندوم(تصادفی) از هر دسته 100 تایی یک نمونه n=10 تایی تهیه شده است تا خروجی‌ های خوشه‌ بندی سلسله مراتبی و همچنین نمودار به خوبی مشاهده گردد. برای اندازه‌گیری فاصله بین مشاهدات و خوشه‌ ها از فاصله اقلیدسی استفاده شده است و معیار پیوند هم پیوند میانگین می‌ باشد. توسط دستور dist ماتریس فاصله تولید شده و در متغیر interval قرار داده می‌ شود. خروجی دستور hclust که عملیات خوشه بندی را انجام می‌دهد در متغیر Khorchi قرار می‌گیرد.

توجه داشته باشید که چون تعداد خوشه‌ ها 5 در نظر گرفته شده است نمودار به 5 رنگ مختلف اعضای هر خوشه را جدا می‌کند.

خوشه بندی سلسله مراتبی یکی از چند روش موجود برای خوشه بندی است. در واقع روش‌ های دیگری همچون خوشه بندی فازی، خوشه بندی مبتنی بر مدل، مبتنی بر تراکم و مبتنی بر بخش بندی نیز وجود دارد. اما مسئله‌ای که خوشه بندی سلسله مراتبی را نسبت به سایر روش‌ ها متمایز می‌کند این است که در آن یک ترتیب و یک نگاه از پایین به بالا و یا از بالا به پایین وجود دارد. از این رو می‌ توان گفت خوشه بندی سلسله مراتبی یکی از معروف‌ ترین و البته پرکاربردترین روش‌ های خوشه بندی می‌باشد.

در پایان آموزش یادگیری ماشین با استفاده از R و پایتون به شما پیشنهاد می شود.