قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التجميع التوافقي
طريقة تجمع نتائج خوارزميات تجميع متعددة مطبقة على وجهات نظر مختلفة لإنتاج تقسيم نهائي قوي ومستقر. يتم الحصول على التوافق من خلال الجمع بين مصفوفات الارتباط المشترك أو تسميات التجميع من كل وجهة نظر فردية.
دمج وجهات النظر
عملية دمج المعلومات من تمثيلات بيانات متعددة لإنشاء عرض موحد أو مُثرى. يمكن أن يتم الدمج على مستوى الميزات أو القرارات أو النماذج اعتمادًا على استراتيجية التجميع المعتمدة.
تعلم التمثيل متعدد وجهات النظر
نموذج تعلم آلي يهدف إلى تعلم تمثيلات كامنة مشتركة أو تكميلية من وجهات نظر متعددة للبيانات. تلتقط هذه التمثيلات المعلومات الأساسية مع إزالة التكرارات والضوضاء الخاصة بكل وجهة نظر.
التجميع الطيفي متعدد وجهات النظر
امتداد للتجميع الطيفي لبيانات متعددة وجهات النظر يقوم ببناء مصفوفة تشابه مدمجة من جميع وجهات النظر قبل تطبيق التحلل الطيفي. تتفوق هذه الطريقة في اكتشاف الهياكل غير الخطية والأشكال المعقدة في البيانات متعددة التمثيلات.
التجميع القائم على القيود متعدد وجهات النظر
نهج يدمج قيود المجال أو المعرفة المسبقة في عملية التجميع متعدد وجهات النظر لتوجيه تشكيل المجموعات. يمكن أن تكون القيود من نوع "يجب أن ترتبط" (must-link) أو "لا يمكن أن ترتبط" (cannot-link) ويتم نشرها بين وجهات النظر المختلفة لضمان الاتساق.
خوارزمية K-modes متعددة وجهات النظر
تكييف لخوارزمية K-means للبيانات الفئوية متعددة وجهات النظر باستخدام النمط (mode) كمركز للمجموعة بدلاً من المتوسط. تعمل هذه الطريقة على تحسين التباينات الفئوية في وقت واحد عبر جميع وجهات النظر لتشكيل مجموعات متماسكة.
التجميع الهرمي متعدد وجهات النظر
طريقة تجميع تبني تسلسلاً هرميًا للمجموعات من خلال دمج المعلومات من وجهات نظر متعددة في كل مستوى تجميع. تستخدم الخوارزمية مقاييس مسافة مدمجة أو مرجحة لتقييم التشابه بين المجموعات عبر التمثيلات المختلفة.
مصفوفة الارتباط المشترك
مصفوفة مربعة يشير كل عنصر فيها إلى التكرار الذي يتم فيه تجميع عينتين معًا في تجميعات مختلفة من وجهات نظر متعددة. تعمل هذه المصفوفة كأساس لطرق التجميع التوافقي وتلتقط استقرار العلاقات بين العينات.
اختلاف وجهات النظر
مقياس يحدد درجة التباين أو الاختلافات الهيكلية بين التجميعات (clustering) التي تم الحصول عليها من وجهات نظر مختلفة لنفس البيانات. غالبًا ما يكون التباين المعتدل مفيدًا لأنه يشير إلى تكامل معلوماتي بين وجهات النظر.
تكامل وجهات النظر
مبدأ أساسي في التجميع متعدد وجهات النظر (multi-view clustering) ينص على أن التمثيلات المختلفة يمكن أن تلتقط جوانب مميزة ومتكاملة لهيكل البيانات. يتم استغلال هذا التكامل لتحسين متانة ودقة التجميع النهائي.
أوزان وجهات النظر
معلمات تحدد الأهمية النسبية لكل وجهة نظر في عملية التجميع متعدد وجهات النظر، وغالبًا ما يتم تحسينها تلقائيًا. تسمح هذه الأوزان بمنح تأثير أكبر لوجهات النظر الأكثر إفادة مع معاقبة تلك التي تحتوي على ضوضاء.
التجميع شبه المُشرف متعدد وجهات النظر
نهج هجين يجمع بين التجميع متعدد وجهات النظر وعدد محدود من التسميات المعروفة لتوجيه عملية التجميع. يتم نشر المعلومات المشرفة عبر وجهات النظر لتحسين اتساق وملاءمة المجموعات المتكونة.
محاذاة وجهات النظر
عملية مطابقة الهياكل أو الأنماط بين وجهات النظر المختلفة لتحديد التطابقات المتسقة. تسمح المحاذاة بالكشف عن العلاقات الكامنة المشتركة وبناء جسور بين التمثيلات غير المتجانسة.
التجميع متعدد وجهات النظر القائم على النواة
توسيع لأساليب التجميع القائمة على النواة (kernel clustering) إلى سياق متعدد وجهات النظر باستخدام دوال نواة مدمجة لتعيين البيانات في مساحات ذات أبعاد أعلى. يلتقط هذا النهج بفعالية العلاقات غير الخطية بين وجهات النظر مع الحفاظ على تكاملها.
التجميع متعدد وجهات النظر القائم على الرسم البياني
طريقة تقوم ببناء ودمج عدة رسوم بيانية للتشابه، واحدة لكل وجهة نظر، قبل تطبيق خوارزميات تقسيم الرسم البياني. يلتقط هذا النهج بفعالية هياكل الجوار المحلية والعالمية عبر وجهات النظر المختلفة.
التحقق المتقاطع متعدد وجهات النظر
تقنية تقييم قوية لخوارزميات التجميع متعدد وجهات النظر تختبر استقرار النتائج على تكوينات مختلفة لوجهات النظر. يقيس هذا التحقق الاتساق الداخلي وحساسية التجميع للتغيرات في التمثيلات.