قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
معامل الانتماء
قيمة رقمية بين 0 و 1 تشير إلى درجة انتماء نقطة بيانات إلى مجموعة محددة في التجميع الغامض.
مصفوفة التقسيم الغامض
هيكل مصفوفي يحتوي على معاملات انتماء جميع النقاط إلى جميع المجموعات، مع قيد أن المجموع لكل صف يساوي 1.
دالة الهدف لـ FCM
دالة رياضية يجب تقليلها تقيس المجموع المرجح للمسافات المربعة بين النقاط والمراكز، وتستخدم في خوارزمية التجميع الغامض C-means.
معلمة التغشية
معامل m>1 يتحكم في درجة التغشية في خوارزمية FCM، حيث m=1 يعطي التجميع الصارم و m→∞ يعطي الانتماء الموحد.
نماذج المجموعات الأولية
المراكز أو النقاط التمثيلية للمجموعات في التجميع الغامض، تُحسب كمتوسط مرجح للنقاط بواسطة معاملات انتمائها.
المسافة الغامضة
مقياس عدم التشابه بين النقاط والمراكز في الفضاء الغامض، وعادةً ما تكون المسافة الإقليدية المرجحة بواسطة معاملات الانتماء.
معامل التقسيم
مؤشر صلاحية يقيس جودة التجميع الغامض بتقييم درجة التداخل بين المجموعات، ويتراوح بين 1/c و 1.
إنتروبيا التقسيم
مقياس عدم اليقين يحدد درجة الغموض في التقسيم، تُحسب كمجموع مرجح للوغاريتمات معاملات الانتماء.
صلاحية التجميع الغامض
مجموعة من المقاييس التي تقيم جودة واتساق التقسيمات الغامضة، بما في ذلك معامل التقسيم، ومؤشر Xie-Beni، ومعامل Dunn.
خوارزمية C-means الاحتمالية
نسخة من FCM تخفف قيد مجموع الوحدة لمعاملات الانتماء، مما يسمح بتفسير احتمالي بدلاً من احتمالي.
التجميع الغامض الاحتمالي
نهج هجين يجمع بين مزايا FCM و PCM لإدارة النقاط الشاذة والتجمعات ذات الكثافات المتغيرة بفعالية.
النواة الغامضة
تطبيق طرق النواة على التجميع الغامض، مما يسمح باكتشاف الهياكل غير الخطية في البيانات عن طريق الإسقاط في فضاء ذي أبعاد أعلى.
التعلم شبه المراقب الغامض
امتداد للتجميع الغامض يدمج معلومات التسمية الجزئية لتوجيه عملية التجزئة مع الحفاظ على مرونة الانتماء المتعدد.
التحسين بالتلدين المحاكي الغامض
تقنية تحسين عشوائية مطبقة على التجميع الغامض لتجنب الحد الأدنى المحلي وتحسين التقارب نحو تقسيم أمثل.
مقاييس التشابه الغامضة
مجموعة من المقاييس التي تحدد كمية التشابه بين التجمعات الغامضة أو التقسيمات، بما في ذلك مؤشر راند الغامض ومقياس جاكارد الغامض.
قواعد التوقف الغامضة
معايير التقارب بناءً على استقرار مصفوفة التقسيم أو دالة الهدف، لتحديد متى يجب أن تتوقف خوارزمية FCM عن التكرار.
المعاملات الفائقة لـ FCM
المعلمات التكوينية لخوارزمية التجميع الغامض C-means بما في ذلك عدد المجموعات c، ومعامل التعتيم m، ومعيار التقارب.