قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

مصفوفة لابلاس

عامل تفاضلي منفصل يستخدم لالتقاط البنية الهندسية للبيانات، ويُحسب كـ L = D - W حيث D هي مصفوفة الدرجات و W هي مصفوفة الأوزان.

📖

المصطلحات

القطع المعيارية

معيار تحسين يقلل النسبة بين القطع الذي يفصل المجموعات والحجم الكلي للمجموعات، متجنبًا الانحياز نحو المجموعات صغيرة الحجم.

📖

المصطلحات

فجوة القيم الذاتية

فرق كبير بين قيمتين ذاتيتين متتاليتين يستخدم كاستدلال لتحديد العدد الأمثل للمجموعات في التجميع الطيفي.

📖

المصطلحات

طريقة نيستروم

تقنية تقريبية لتسريع حساب التفكيكات الطيفية على مجموعات بيانات كبيرة باستخدام أخذ عينات فرعية ذكي.

📖

المصطلحات

قطع النسبة

معيار تقسيم يقلل النسبة بين القطع وعدد الرؤوس في التقسيم الأصغر، بديل للقطع المعيارية للتجزئة.

📖

المصطلحات

رسم بياني للتشابه

رسم بياني يتم إنشاؤه حيث تمثل كل عقدة نقطة بيانات وتوزن الحواف أوجه التشابه بين النقاط، وهو أساس التجميع الطيفي.

📖

المصطلحات

نواة غاوسية

دالة تشابه K(x,y) = exp(-||x-y||²/2σ²) تستخدم لبناء مصفوفة التقارب، حيث تتحكم σ في مقياس الجوار.

📖

المصطلحات

مصفوفة الدرجات

مصفوفة قطرية حيث يمثل كل عنصر D(i,i) مجموع أوزان الحواف المتصلة بالرأس i في الرسم البياني للتشابه.

📖

المصطلحات

مصفوفة لابلاس غير الموحدة

مصفوفة لابلاس بسيطة تُعرف بأنها L = D - W، حيث D هي مصفوفة الدرجات و W هي مصفوفة الأوزان للرسم البياني.

📖

المصطلحات

مصفوفة لابلاس الموحدة

نسخة موحدة من مصفوفة لابلاس تُعرف بأنها L_sym = D^(-1/2)LD^(-1/2) أو L_rw = D^(-1)L، مما يحسن الخصائص الطيفية.

📖

المصطلحات

مصفوفة لابلاس للمشي العشوائي

مصفوفة لابلاس تُعرف بأنها L_rw = I - D^(-1)W، ويمكن تفسيرها كعامل انتقال لمشي عشوائي على الرسم البياني.