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
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
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
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
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