- بواسطة x32x01 ||
أهم 5 خوارزميات للتجميع في التعلم الآلي (Clustering Algorithms) 
K-Means Clustering
كيف تعمل؟
التهيئة: اختيار مراكز (Centroids) عشوائية لعدد K من المجموعات. التوزيع: تُنسب كل نقطة بيانات إلى أقرب مركز. التحديث: حساب متوسط النقاط في كل مجموعة لتحديث المراكز. التكرار: تكرار الخطوات حتى تستقر المراكز.
المميزات:
بسيطة وسريعة. مثالية للبيانات الكبيرة ذات المجموعات الواضحة.
العيوب:
حساسة لاختيار المراكز الأولية.تعمل بشكل أفضل مع مجموعات كروية ومنتظمة الحجم.
التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering)
كيف يعمل؟ التصاعدي: يبدأ كل عنصر كمجموعة مستقلة، ويتم دمج الأقرب تدريجيًا. التنازلي: يبدأ بجميع النقاط كمجموعة واحدة، ويتم تقسيمها تدريجيًا. المميزات: لا يتطلب معرفة مسبقة بعدد المجموعات. يتعامل مع المجموعات غير المنتظمة. العيوب: مكلف حسابيًا للبيانات الكبيرة. حساس للضوضاء والقيم الشاذة.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering)
كيف يعمل؟ النقاط الأساسية: تحتوي على عدد كافٍ من الجيران في نطاق معين. النقاط الحدودية: قريبة من النقاط الأساسية لكنها لا تمتلك جيران كافيين. النقاط الضوضائية: نقاط لا تنتمي لأي مجموعة. المميزات: يكتشف المجموعات ذات الأشكال المختلفة. يعالج الضوضاء بفعالية. العيوب: حساس لاختيار القيم (الكثافة وعدد الجيران). يواجه صعوبة مع الكثافات المختلفة.
Mean Shift Clustering
كيف تعمل؟ حساب متجه الإزاحة لكل نقطة باتجاه المناطق ذات الكثافة الأعلى. تكرار العملية حتى تتجمع النقاط حول "القيم العظمى". المميزات: لا يتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا. يتعامل مع المجموعات غير المنتظمة. العيوب: مكلف حسابيًا. حساس لاختيار نطاق البحث (Bandwidth).
التجميع الطيفي (Spectral Clustering)
كيف يعمل؟ إنشاء رسم بياني يمثل التشابه بين النقاط. تقليل أبعاد البيانات باستخدام التحليل الطيفي. تطبيق خوارزمية مثل K-Means على البيانات المخفضة. المميزات: يكتشف المجموعات غير القابلة للفصل خطيًا. قوي في التعامل مع الضوضاء. العيوب:مكلف حسابيًا للبيانات الكبيرة.حساس لاختيار المعايير.
كيف تختار الخوارزمية المناسبة؟
K-Means: للمجموعات الواضحة والمنتظمة ومعالجة بيانات كبيرة بسرعة. Hierarchical Clustering: إذا كنت لا تعرف عدد المجموعات مسبقًا أو تريد فهم العلاقات الهرمية. DBSCAN: للبيانات ذات الضوضاء أو الأشكال غير المنتظمة. Mean Shift: للبحث عن عدد المجموعات تلقائيًا أو التوزيعات غير التقليدية. Spectral Clustering: للمجموعات المعقدة أو غير القابلة للفصل بخطوط مستقيمة. نصائح عملية:
راقب بياناتك أولاً: استخدم الرسومات لفهم طبيعتها. جرب أكثر من خوارزمية: وقارن النتائج باستخدام أدوات تقييم مثل Silhouette Score. ابدأ بالبساطة: إذا كنت غير متأكد، K-Means خيار آمن كبداية.
تذكر: لا توجد خوارزمية مثالية لكل الحالات. - التجربة والتحليل هما المفتاح لتحقيق أفضل النتائج!