تصادفی سازی خوشه ای

💡 روندی که گفته شد الگوریتم اصلی بگینگ برای درختان را توصیف می‌کند. جنگل تصادفی تنها یک اختلاف با این طرح کلی دارد: و آن این که از یک الگوریتم یادگیری درخت اصلاح شده‌استفاده می‌کند که در هر تقسیم کاندیدها در فرایند یادگیری، زیر مجموعه‌ای تصادفی از ویژگی‌های آن را پردازش می‌کنند. این پردازش گاهی «کیسه‌گذاری ویژگی» نامیده می‌شود.

💡 “حرکت براونی، نوعی از حرکت تصادفی ذرات غوطه‌ور در سیالات (مایع یا گاز) بخاطر برخورد با اتم‌ها یا مولکول‌های آن سیال است”

💡 مدل واتس و استروگاتز یک مدل تولید گراف تصادفی است که گراف‌هایی را با خواص مدل دنیای کوچک تولید می‌کند. یک ساختار اولیه شبکه برای تولید مدل واتس-استروگاتر استفاده می‌شود. هر راس در شبکه ابتدا به

💡 یک حرکت تصادفی روی تعدادی خط را در نظر بگیرید، موقعیت کنونی (که x نامیده می‌نامیم) با احتمالات زیر می‌تواند به +۱ (به راست) یا -۱(به چپ) تغییر کند:

💡 توزیع احتمال شرطی یک متغیر تصادفی به شرط رخ دادن متغیر تصادفی دیگر معادل توزیع احتمال توأم هر دو متغیر تصادفی تقسیم بر توزیع احتمال حاشیه‌ای متغیر تصادفی دیگری است که بالاتر معرفی شد می‌باشد. پس داریم،

💡 در انواع دیگری از جنگل‌های تصادفی از مدل‌های دیگری به عنوان تخمین‌گر پایه استفاده می‌شود. به‌طور مثال رگرسیون لوجستیک چندجمله‌ای و دسته‌بند بیز ساده.

💡 در طراحی آزمایش‌های بالینی بزرگ، استفاده از روش تصادفی سازی خوشه ای به محققان کمک می‌کند تا سوگیری‌های احتمالی را در گروه‌ها کاهش دهند.

💡 آماریست‌ها برای تحلیل داده‌های مربوط به جمعیت‌های بزرگ، اغلب از مدل تصادفی سازی خوشه ای جهت بهبود دقت نتایج و مدیریت هزینه‌ها استفاده می‌کنند.

💡 در پژوهش‌های اجتماعی و علوم رفتاری، روش تصادفی سازی خوشه ای یکی از استانداردهای طلایی برای تقسیم گروه‌های آزمایشی به بخش‌های مجزا محسوب می‌شود.