Machine learningMachine learning
تجميع K-means
K-means هي خوارزمية تجميع تجزيئي غير خاضع للإشراف كلاسيكية تقسم مجموعة بيانات إلى K مجموعات غير متداخلة عن طريق تعيين كل ملاحظة بشكل متكرر إلى أقرب مركز لها وتحديث المراكز كمتوسط للنقاط المعينة لها. إنها واحدة من أكثر الأدوات الاستكشافية استخدامًا في التعلم الآلي وتحليل البيانات.
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.
+17 more
المصادر
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- MacQueen, J. B. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281–297. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/k-means
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
- التجميع الهرميتعلم الآلة↔ compare
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ compare
- t-SNEتعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
خوارزمية أبْريوريقواعد الارتباطالمُشَفِّر التلقائينموذج الخليط الغاوسي البيزيبيرشمتوسط مركز ثقل المسلسلات الزمنية (DTW Barycenter Averaging)Ensemble HDBSCANتجميع تجميع كيه-مينزشرح خوارزمية DBSCAN القابلة للتفسيرMean Shiftنموذج جاوس التجميعي عبر الإنترنتنموذج الخليط الغاوسي المنتظمتوسيع تجميع العناقيد القياسي k-means بإضافة حد جزائينموذج الخليط الغاوسي المتينخوارزمية HDBSCAN المعززة (Robust HDBSCAN)الوسيط كيه-مينز القوي (Robust k-means)DBSCAN ذاتي الإشرافالتجميع الذاتي باستخدام خوارزمية K-meansدي بي إس كان شبه المُشرف عليهالتجميع الهرمي الكثافي شبه المُشرف عليه (Semi-supervised HDBSCAN)توسيع K-means القياسي للتجميع العنقودي عن طريق دمج إشراف جزئيالتجميع الطيفي (Spectral Clustering)UMAP