Machine learningSymbolic data

تحليل البيانات الرمزية

تحليل البيانات الرمزية (SDA) هو إطار إحصائي مصمم لتحليل البيانات المعقدة أو المجمعة أو ذات القيم المحددة — تسمى البيانات الرمزية — حيث تمثل كل ملاحظة مجموعة أو مفهومًا بدلاً من قيمة قياسية واحدة. قدمت SDA في شكلها الإحصائي الحديث بواسطة لين بيلارد وإدوين ديداي في عام 2003، وهي توسع الإحصاءات الكلاسيكية للتعامل مع المتغيرات ذات القيم الفاصلة أو ذات القيم المدرجة أو ذات القيم المتعددة، مما يتيح الاستدلال الدقيق على مستوى المعرفة بدلاً من السجلات الفردية الخام.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

تحليل البيانات الرمزية
تحليل البيانات التركيبية…

المصادر

  1. Billard, L., & Diday, E. (2003). From the statistics of data to the statistics of knowledge: symbolic data analysis. Journal of the American Statistical Association, 98(462), 470–487. DOI: 10.1198/016214503000242

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Symbolic Data Analysis (SDA). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/soft-computing/symbolic-data-analysis

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.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateSymbolic Data Analysis (Symbolic Data Analysis (SDA)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/soft-computing/symbolic-data-analysis · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026