طريقة الكوع (Elbow Method)
طريقة الكوع هي طريقة استدلالية (heuristic) لاختيار العدد الأمثل للمجموعات (clusters) في التجميع التقسيمي (partitional clustering). تم تقديم هذه الطريقة بواسطة روبرت ثورندايك في عام 1953، وتتضمن ملاءمة نماذج التجميع لعدد متزايد من المجموعات ورسم مجموع مربعات الأخطاء داخل المجموعات (within-cluster sum of squares - WCSS) مقابل عدد المجموعات. يحدث "الكوع" (elbow) عند نقطة يتغير فيها معدل انخفاض WCSS بشكل حاد، مما يشير إلى عدد مجموعات أمثل.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series in Statistics. link ↗
- Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. DOI: 10.1007/BF02289263 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Elbow Method for Optimal Cluster Number. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/elbow-method
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.
- مؤشر كالينسكي-هارابازتقييم النماذج↔ compare
- مؤشر ديفيز-بولدنتقييم النماذج↔ compare
- إحصاءة الفجوة (Gap Statistic)تقييم النماذج↔ compare
- القصور الذاتيتقييم النماذج↔ compare
- معامل الصورة الظليةتقييم النماذج↔ compare