عبارة عن مجموعات من الحالات التي تشترك في الخصائص المشتركة دون أي معرفة مسبقة: خوارزميات التصنيف. تجميع الخوارزميات. توصيات الخوارزميات. خوارزميات تقليل الأبعاد ؟؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
تجميع الخوارزميات.
تجميع الخوارزميات هي الإجابة الصحيحة، لأنها تحديداً تتعامل مع مجموعات من الحالات (البيانات) التي تشترك في خصائص مشتركة، وذلك *بدون* الحاجة إلى معرفة مسبقة عن هذه المجموعات. دعنا نفصل ذلك:
- ما هو التجميع؟ التجميع (Clustering) هو عملية تنظيم البيانات إلى مجموعات (clusters) بحيث تكون البيانات داخل المجموعة الواحدة متشابهة لبعضها البعض، بينما تكون البيانات في مجموعات مختلفة غير متشابهة.
- الخصائص المشتركة: تعتمد عملية التجميع على إيجاد هذه الخصائص المشتركة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا بيانات عن عملاء متجر، قد نكتشف أن هناك مجموعة من العملاء يشترون منتجات الأطفال بشكل متكرر، ومجموعة أخرى تشترون أدوات رياضية، وهكذا.
- بدون معرفة مسبقة: هذا هو الجزء الأهم. في التجميع، *لا* نعرف مسبقاً ما هي هذه المجموعات. الخوارزمية هي التي تكتشفها بناءً على البيانات نفسها. هذا يختلف عن التصنيف (Classification) حيث نعرف مسبقاً الفئات (مثل "عملاء يشترون منتجات الأطفال") ونحاول تصنيف العملاء الجدد في هذه الفئات.
لنقارن بالخيارات الأخرى:- خوارزميات التصنيف: تحتاج إلى بيانات مُصنفة مسبقاً (أي نعرف الفئات).
- توصيات الخوارزميات: تركز على اقتراح عناصر قد تعجب المستخدم بناءً على سلوكه السابق أو سلوك مستخدمين مشابهين.
- خوارزميات تقليل الأبعاد: تهدف إلى تبسيط البيانات عن طريق تقليل عدد المتغيرات المستخدمة، ولكنها لا تركز على تجميع الحالات المتشابهة.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال عبارة عن مجموعات من الحالات التي تشترك في الخصائص المشتركة دون أي معرفة مسبقة: خوارزميات التصنيف. تجميع الخوارزميات. توصيات الخوارزميات. خوارزميات تقليل الأبعاد ؟ اترك تعليق فورآ.
