Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userComparative Study of Subspace Clustering Algorithms
مقارنة بين خوارزميات العنقدة بتجزيء الفضاء
1618
2 40
0
(
0
)
Added by
Damascus University حلقة بحث
Publication date
2018
fields
Informatics Engineering
and research's language is
العربية
Created by
Nabil Alsaadi
Ask ChatGPT about the research
اختيار الطريقة المناسبة لتجزيء مجموعة من البيانات الكبيرة والتي تصف مجموعة من الخصائص الخاصة بمجال معين الى عناقيد (مجموعات) والمقارنة بين الطرق المختلفة للعنقدة بتجزيء الفضاء من حيث الإيجابيات والسلبيات وعرض التطبيقات المختلفة عليها واستخداماتها
choose the right way to dividing set of data with high dimensions to clusters in specific field and comparison the different subspace clustering algorithms and present the applications and usage
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية دراسة مقارنة بين نوعين أساسيين من خوارزميات العنقدة بتجزئة الفضاء: الطريقة من الأعلى إلى الأسفل (Top-Down) والطريقة من الأسفل إلى الأعلى (Bottom-Up). تهدف الورقة إلى اختيار الطريقة الأنسب لتجزئة مجموعة من البيانات إلى عناقيد (مجموعات) من خلال مقارنة إيجابيات وسلبيات كل طريقة وعرض التطبيقات المختلفة لها. تتناول الورقة أيضًا خوارزميات محددة مثل خوارزمية Clique وخوارزمية Proclus، وتوضح كيفية عمل كل منهما. يتم شرح كيفية تحسين جودة العنقدة باستخدام طريقة اختيار الخصائص (Feature Selection) وأهمية التعامل مع البيانات ذات الأبعاد العالية. تتطرق الورقة إلى تطبيقات العنقدة بتجزئة الفضاء في مجالات مثل نظم تكامل المعلومات، تعدين النصوص على شبكة الإنترنت، وتحليل الحمض النووي، وتوضح كيف يمكن لهذه الخوارزميات أن تساعد في تحسين نتائج البحث والتصنيف في هذه المجالات.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة البحثية مفيدة جدًا في تقديم نظرة شاملة ومقارنة بين خوارزميات العنقدة بتجزئة الفضاء. ومع ذلك، يمكن أن تكون الورقة أكثر قوة إذا تم تضمين تجارب عملية واختبارات أداء لتوضيح الفروق بين الخوارزميات بشكل عملي. كما أن الورقة تفتقر إلى مناقشة التحديات المحتملة في تطبيق هذه الخوارزميات على مجموعات بيانات حقيقية ومعقدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم أمثلة تطبيقية أكثر تفصيلًا لتوضيح كيفية استخدام هذه الخوارزميات في مجالات محددة مثل تحليل الحمض النووي وتعدين النصوص على شبكة الإنترنت.
Questions related to the research
-
ما هي الفروق الأساسية بين الطريقة من الأعلى إلى الأسفل والطريقة من الأسفل إلى الأعلى في العنقدة بتجزئة الفضاء؟
الطريقة من الأعلى إلى الأسفل تبدأ بإيجاد تقريب ابتدائي للعناقيد ضمن الفضاء الأعظمى ثم تقوم بتحديث الأوزان لكل بعد في كل تكرار. بينما الطريقة من الأسفل إلى الأعلى تبدأ بإيجاد المناطق الكثيفة ضمن فضاء ذو بعد منخفض ثم تجمعها لتشكيل العناقيد.
-
ما هي خوارزمية Clique وكيف تعمل؟
خوارزمية Clique هي واحدة من أولى الخوارزميات التي تقوم بالبحث عن العناقيد داخل الفضاءات الجزئية. تعمل عن طريق تقسيم الفضاء إلى شبكة من المربعات وتحديد المناطق الكثيفة التي تحتوي على عدد نقاط أكبر من عتبة معينة، ثم تجمع هذه المناطق لتشكيل العناقيد.
-
ما هي التطبيقات العملية للعنقدة بتجزئة الفضاء؟
تستخدم العنقدة بتجزئة الفضاء في مجالات مثل نظم تكامل المعلومات، تعدين النصوص على شبكة الإنترنت، وتحليل الحمض النووي. تساعد هذه الخوارزميات في تحسين نتائج البحث والتصنيف من خلال التعامل مع البيانات ذات الأبعاد العالية بشكل أكثر فعالية.
-
كيف يمكن تحسين جودة العنقدة باستخدام طريقة اختيار الخصائص؟
تحسن طريقة اختيار الخصائص جودة العنقدة عن طريق اختيار الأبعاد المفيدة والمناسبة من خلال دراسة مجموعة البيانات ككل، مما يقلل من تأثير الأبعاد غير المفيدة التي قد تسبب تشويشًا في عملية العنقدة.
References used
http://ijcsit.com/docs/Volume%206/vol6issue05/ijcsit2015060566.pdf
http://interscience.in/IJCSI_Vol1_Iss2/paper3.pdf
http://www.kdd.org/exploration_files/parsons.pdf
rate research
Read More
This research aims to developing new method for breast tumors extraction and
features detection in breast magnetic resonance images by depending on clusteringand
image processing algorithms. At the beginning, one of clustering algorithms was used f
or
image segmentation and grouping pixels by their gray scale values. Then morphological
operations were implemented in order to remove noise and undesired regions, after that
suspected areas were extracted. Finally some shape features for extracted area were
detected, this features could be very useful for tumors diagnosis. A database consisted of
96breast magnetic resonance images were used and proposed approach was appliedby
MATLAB program, and we obtainedbreast tumors extraction and its features and
compared them with the doctor's opinion .
The shortest path problem can be categorized in to two
different problems; single source shortest path problem (SSSP) and
all pair shortest algorithm (APSP). In this paper, analysis and
comparison between complexity of the famous shortest path
al
gorithms have been made, and the obtained results have shown
that researchers have got remarkable success in designing better
algorithms in the terms of time complexity to solve shortest path
algorithms.
In this research, a hybrid system was proposed between the
genetic algorithm and the fuzzy Kohonen clustering network ,
where the genetic algorithm is one of the methods of artificial
intelligence is one of the modern methods.
Language representations are known to carry stereotypical biases and, as a result, lead to biased predictions in downstream tasks. While existing methods are effective at mitigating biases by linear projection, such methods are too aggressive: they n
ot only remove bias, but also erase valuable information from word embeddings. We develop new measures for evaluating specific information retention that demonstrate the tradeoff between bias removal and information retention. To address this challenge, we propose OSCaR (Orthogonal Subspace Correction and Rectification), a bias-mitigating method that focuses on disentangling biased associations between concepts instead of removing concepts wholesale. Our experiments on gender biases show that OSCaR is a well-balanced approach that ensures that semantic information is retained in the embeddings and bias is also effectively mitigated.
نلاحظ في الآونة الأخيرة الانتشار الهائل لأدوات التعلم الإلكتروني ( )E-Learningومنها المحاضرات التعليمية
التي تعد جزء مهم منها، وهذه المحاضرات يتم تجميعها في المواقع الإلكترونية بناءا على العنوان الذي تحمله
على الرغم من احتواءها على مواضيع مختلفة في
مجالات متعددة وبالتالي عندما يتم البحث عن هذه
المحاضرات بكلمات معينة يتم عرض المحاضرات ذات العناوين القريبة والمشابهة لجملة البحث ولكن هذه
ليست النتيجة المطلوبة، ولذلك وانطلاقا من هذه المشكلة تم اقتراح طريقة لتصنيف هذه المحاضرات بناء على
المواضيع التي تحويها وليس فقط على عناوينها وعمل عنقدة لها اعتمادا على هذه المواضيع.
تعتمد هذه الطريقة على الترجمة المرفقة ( )captionsمع الفيديوهات التعليمية في عملية استخراج المواضيع
ومن ثم عنقدتها، ومن جهة أخرى تم الاعتماد على مقالات من موقع Wikipediaوذلك بهدف تحديد وتعريف
كل عنقود من العناقيد ومن ثم حساب التشابهات بين المواضيع المعبرة عن كل محاضرة مع مراكز العناقيد،
وبعد ذلك تم تطبيق عنقدة ضبابية بناء على هذه التشابهات.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
