اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدمقارنة بين خوارزميات العنقدة بتجزيء الفضاء
Comparative Study of Subspace Clustering Algorithms
1357
2 40
0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة دمشق حلقة بحث
تاريخ النشر
2018
مجال البحث
الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Nabil Alsaadi
اسأل ChatGPT حول البحث
اختيار الطريقة المناسبة لتجزيء مجموعة من البيانات الكبيرة والتي تصف مجموعة من الخصائص الخاصة بمجال معين الى عناقيد (مجموعات) والمقارنة بين الطرق المختلفة للعنقدة بتجزيء الفضاء من حيث الإيجابيات والسلبيات وعرض التطبيقات المختلفة عليها واستخداماتها
choose the right way to dividing set of data with high dimensions to clusters in specific field and comparison the different subspace clustering algorithms and present the applications and usage
المراجع المستخدمة
http://ijcsit.com/docs/Volume%206/vol6issue05/ijcsit2015060566.pdf
http://interscience.in/IJCSI_Vol1_Iss2/paper3.pdf
http://www.kdd.org/exploration_files/parsons.pdf
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يهدف البحث إلى تطوير طريقة جديدة لاستخراج و تحديد خصائص و سمات الأورام السرطانية في صور المرنان المغناطيسي للثدي بالإعتماد خوارزميات العنقدة و معالجة الصور الرقمية ,تم في البداية الاعتماد على إحدى خوارزميات العنقدة فيتجزئة الصورة و تجميع عناصرها و فق
قيم السويات الرمادية و من ثم تم تطبيق العمليات المورفولوجية و ذلك للتخلص من الضجيج و حذف المعلومات غير المرغوبة و بالتالي استخراج المنطقة المشبوهة و أخيراً تم استخلاص بعض الواصفات الشكلية و التي يمكن ان تكون مفيدة في تشخيص المنطقة المشبوهة المستخرجة ,استخدمت قاعدة بيانات مكونة من 96 صورة من صور المرنان المغناطيسي للثدي و تم تطبيق الطريقة المقترحة عليها باستخدام برنامج الماتلاب حيث تم استخراج المناطق الورمية من هذه الصور و مقارنتها مع رأي الأطباء.
يمكن تصنيف مسألة المسار الأقصر إلى نوعين مختلفين من المسائل : مسألة المسار الأقصر وحيد (SSSP) المنبع و مسألة المسار الأقصر لجميع العقد (APSP). في هذا البحث أجرينا تحليل و مقارنة بين درجة التعقيد لأشهر خوارزميات المسار الأقصر, و تبين من النتائج التي ح
صلنا عليها بأن جميع الأبحاث تحقق نجاحات ملحوظة و استثنائية في تصميم أفضل الخوارزميات من حيث زمن التنفيذ لحل خوارزميات المسار الأقصر.
تم في هذا البحث اقتراح نظام هجين بين الخوارزمية الجينية و شبكة العنقدة
كوهنين المضببة, حيث تعد الخوارزمية الجينية أحد أساليب الذكاء الصنعي و هي من
الأساليب الحديثة.
من المعروف أن تمثيلات اللغة تحمل تحيزات نمطية ونتيجة لذلك، تؤدي إلى تنبؤات متحيزة في مهام المصب.في حين أن الطرق الحالية فعالة في التحيزات المخفئ عن طريق الإسقاط الخطي، فإن هذه الأساليب عدوانية للغاية: لا تزيل التحيز فقط، ولكن أيضا محو المعلومات القيم
ة من Word Adgeddings.نقوم بتطوير تدابير جديدة لتقييم الاحتفاظ بالمعلومات المحددة التي توضح مفاضلة بين إزالة التحيز والاحتفاظ بالمعلومات.لمعالجة هذا التحدي، نقترح أوسكار (تصحيح الفضاء الفرعي المتعامد والتصحيح)، وهي طريقة تخفيف التحيز التي تركز على تحطيم الجمعيات المتحيزة بين المفاهيم بدلا من إزالة المفاهيم بالجملة.تشير تجاربنا في التحيزات بين الجنسين إلى أن أوسكار هو نهج متوازن جيدا يضمن أن يتم الاحتفاظ بالمعلومات الدلالية في المدينات والتحيز بشكل فعال.
نلاحظ في الآونة الأخيرة الانتشار الهائل لأدوات التعلم الإلكتروني ( )E-Learningومنها المحاضرات التعليمية
التي تعد جزء مهم منها، وهذه المحاضرات يتم تجميعها في المواقع الإلكترونية بناءا على العنوان الذي تحمله
على الرغم من احتواءها على مواضيع مختلفة في
مجالات متعددة وبالتالي عندما يتم البحث عن هذه
المحاضرات بكلمات معينة يتم عرض المحاضرات ذات العناوين القريبة والمشابهة لجملة البحث ولكن هذه
ليست النتيجة المطلوبة، ولذلك وانطلاقا من هذه المشكلة تم اقتراح طريقة لتصنيف هذه المحاضرات بناء على
المواضيع التي تحويها وليس فقط على عناوينها وعمل عنقدة لها اعتمادا على هذه المواضيع.
تعتمد هذه الطريقة على الترجمة المرفقة ( )captionsمع الفيديوهات التعليمية في عملية استخراج المواضيع
ومن ثم عنقدتها، ومن جهة أخرى تم الاعتماد على مقالات من موقع Wikipediaوذلك بهدف تحديد وتعريف
كل عنقود من العناقيد ومن ثم حساب التشابهات بين المواضيع المعبرة عن كل محاضرة مع مراكز العناقيد،
وبعد ذلك تم تطبيق عنقدة ضبابية بناء على هذه التشابهات.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
