قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تجميع K-means
خوارزمية تقسيم تكرارية تقوم بتجميع البيانات في K مجموعات عن طريق تقليل التباين داخل المجموعة.
التجميع الهرمي
طريقة تبني تسلسلاً هرميًا من المجموعات باستخدام نهج تصاعدي (تجميعي) أو تنازلي (تقسيمي).
DBSCAN
خوارزمية تجميع تعتمد على الكثافة تحدد مجموعات ذات أشكال عشوائية وتكتشف القيم الشاذة.
تحليل المكونات الرئيسية (ACP/PCA)
تقنية تقليل الأبعاد الخطية التي تسقط البيانات على محاور التباين الأقصى.
t-SNE
خوارزمية غير خطية لتقليل الأبعاد متخصصة في تصور البيانات عالية الأبعاد.
UMAP
تقنية حديثة لتقليل الأبعاد تحافظ بشكل أفضل على الهيكل العام من t-SNE مع حسابات أسرع.
التجميع الطيفي
طريقة تستخدم القيم الذاتية لمصفوفة التشابه لإجراء التجميع على البيانات غير المحدبة.
المشفرات التلقائية
شبكات عصبية غير خاضعة للإشراف تتعلم تمثيلاً مضغوطًا للبيانات عبر التشفير وفك التشفير.
التجميع بواسطة نماذج الخليط
نهج احتمالي يُنمذج البيانات كمزيج من التوزيعات الغاوسية لتجميع مرن.
تحليل المصفوفات
تقنية لتقليل الأبعاد تقوم بتحليل مصفوفة إلى حاصل ضرب مصفوفات ذات رتبة أقل.
التجميع الغامض (Fuzzy C-means)
متغير من التجميع حيث يمكن لكل نقطة أن تنتمي إلى عدة مجموعات بدرجات انتماء مختلفة.
إيزوماب
خوارزمية تعلم متعددة الأبعاد تحافظ على المسافات الجيوديسية لتقليل الأبعاد.
LDA (تخصيص ديريشليه الكامن)
نموذج احتمالي لتقليل الأبعاد والتجميع في تحليل النصوص ونمذجة المواضيع.
أوبتكس
امتداد لـ DBSCAN ينتج ترتيبًا عنقوديًا يسمح بتحديد هياكل ذات كثافات متغيرة.
اختيار المتغيرات (انتقاء الميزات)
تقليل الأبعاد عن طريق اختيار المتغيرات الأكثر صلة بدلاً من إنشاء تركيبات جديدة.