التجميع الطيفي (Spectral Clustering)
التجميع الطيفي هو خوارزمية تعلم غير خاضع للإشراف قائمة على الرسوم البيانية، وقد صاغها نج (Ng) وجوردان (Jordan) ووايس (Weiss) في عام 2002. تقوم هذه الخوارزمية بتحويل نقاط البيانات إلى فضاء ذاتي منخفض الأبعاد مشتق من مصفوفة لابلاس للرسم البياني التشابهي قبل تطبيق خوارزمية k-means. يتيح هذا التضمين الطيفي استعادة تجمعات ذات أشكال عشوائية — مثل الحلقات، والهلاليات، والحلزونات المتداخلة — والتي تفشل طرق التجميع القائمة على المسافة الإقليدية باستمرار في فصلها.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 more
المصادر
- Ng, A. Y., Jordan, M. I., & Weiss, Y. (2002). On Spectral Clustering: Analysis and an Algorithm. Advances in Neural Information Processing Systems, 14, 849–856. link ↗
- von Luxburg, U. (2007). A Tutorial on Spectral Clustering. Statistics and Computing, 17, 395–416. DOI: 10.1007/s11222-007-9033-z ↗
- Shi, J., & Malik, J. (2000). Normalized Cuts and Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(8), 888–905. DOI: 10.1109/34.868688 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Spectral Clustering via Graph Laplacian Eigenvectors (Ng–Jordan–Weiss Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/spectral-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
- التجميع الهرميتعلم الآلة↔ compare
- تجميع K-meansتعلم الآلة↔ compare
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ compare
- t-SNEتعلم الآلة↔ compare