Machine learning
التجميع الهرمي
التجميع الهرمي هو طريقة غير خاضعة للإشراف تقوم بتجميع الملاحظات في عناقيد متداخلة وترسم النتيجة على شكل شجرة تفرعية (dendrogram)، لذلك لا يلزم تحديد عدد العناقيد مسبقًا. يعتمد شكلها التراكمي على معيار تجميع دالة الهدف الذي قدمه جو وارد عام 1963.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
المصادر
- Ward, J. H. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/hierarchical-clustering
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DBSCANتعلم الآلة↔ compare
- تحليل العواملإحصاء البحث↔ compare
- نموذج الخليط الغاوسي (Gaussian Mixture Model)تعلم الآلة↔ compare
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
تجميع الانتشار التقاربيتحليل العناقيد البايزيالتجميع الهرمي البايزي (BHC)اكتشاف المجتمعاتDBSCANمتوسط مركز ثقل المسلسلات الزمنية (DTW Barycenter Averaging)شرح خوارزمية تجميع المتوسطات كيه (Explainable K-Means)تحليل المفهوم الرسمي (FCA)نموذج الخليط الغاوسي (Gaussian Mixture Model)تجميع K-meansتجميع العنقودية باستخدام المتوسطات (K-Means Clustering)Mean Shiftطريقة K-means الفورية (Online K-means)البصرياتتحليل المكونات الرئيسيةالتجميع الهرمي القويالوسيط كيه-مينز القوي (Robust k-means)التجميع الطيفي (Spectral Clustering)نموذج الكتل العشوائية (Stochastic Block Model