التصنيف Classification والتجميع Clustering .دليل شامل

[x32x01]

التصنيف (Classification) والتجميع (Clustering): دليل شامل ومبسط!​

هل سمعت من قبل عن الفرق بين التصنيف والتجميع في تعلم الآلة؟
إذا كنت تبحث عن فهم عميق لهذين المفهومين وكيفية استخدامهما لتحليل البيانات، فهذا المنشور لك!

أولاً: ما هو التصنيف (Classification)؟​

تعريف:
التصنيف هو أسلوب تعلم الآلة يُستخدم لتحديد فئة معينة للبيانات المدخلة بناءً على مجموعة محددة مسبقًا من الفئات.
النموذج المدرب يُرجع إجابة محددة من بين الخيارات المتاحة.
أمثلة عملية للتصنيف:
تحديد ما إذا كانت رسالة بريد إلكتروني Spam أو Not Spam.
تصنيف الصور إلى فئات مثل قطط أو كلاب.
توقع إذا كان العميل سيرحل عن الخدمة أم لا (Churn Prediction).
كيف يعمل؟
يقوم النموذج بتحليل البيانات المدخلة.
يبحث عن الأنماط المميزة لكل فئة.
يُصنف البيانات الجديدة بناءً على هذه الأنماط.

ثانيًا: ما هو التجميع (Clustering)؟​

تعريف:
التجميع هو أسلوب تعلم آلي يُستخدم لتجميع البيانات في مجموعات بناءً على تشابهها دون الحاجة إلى تحديد مسبق لهذه المجموعات.
التجميع لا يتطلب وجود تسميات محددة مسبقًا، بل يكتشف الأنماط والعلاقات في البيانات.
أمثلة عملية للتجميع:
تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على أنماط الشراء.
تحليل البيانات الجينية لتحديد مجموعات ذات خصائص مشتركة.
اكتشاف المواضيع في النصوص (Topic Modeling).
كيف يعمل؟
يحلل النموذج البيانات لاكتشاف التشابهات بينها.
يُحدد المجموعات بناءً على المسافة أو التشابه بين النقاط.
يضع البيانات المشابهة في نفس المجموعة.

الفرق بين التصنيف والتجميع:​

الهدف الرئيسي:
التصنيف: تعيين فئة محددة مسبقًا لكل عنصر.
التجميع: اكتشاف المجموعات بناءً على البيانات نفسها.
نوع التعليم:
التصنيف: تعليم تحت الإشراف (Supervised Learning).
التجميع: تعليم غير مُشرف (Unsupervised Learning).
نوع البيانات المستخدمة:
التصنيف: بيانات تحمل تسميات (Labels).
التجميع: بيانات غير مصنفة مسبقًا.
أمثلة على الخوارزميات:
التصنيف: Logistic Regression, SVM, Neural Networks.
التجميع: K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN.

أهم التطبيقات العملية:
التصنيف:
تشخيص الأمراض بناءً على الأعراض.
تصنيف البريد الإلكتروني إلى Spam أو Not Spam.
تحديد المنتجات التي يفضلها العملاء.
التجميع:
تقسيم السوق لتحديد فئات العملاء.
تحليل البيانات الاجتماعية لتحديد مجتمعات ذات اهتمامات مشتركة.
اكتشاف الشذوذ في الأنظمة (Anomaly Detection).

خلاصة:
إذا كنت تريد الإجابة عن سؤال: "ما هي فئة هذه البيانات؟"، فالتصنيف هو الحل.
إذا كنت تريد اكتشاف الأنماط أو العلاقات بين البيانات، فالتجميع هو الخيار الأنسب.
ما رأيك؟ هل لديك أسئلة عن خطوات التنفيذ أو تفاصيل الخوارزميات؟ شاركنا رأيك في التعليقات!