تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. أبحاث خوارزميات التجميع المتقدمة

الأبحاث ضمن الموضوع : أبحاث خوارزميات التجميع المتقدمة




  • حد أعلى لمقياس تقييم الظل للتجميع

    2026 | المؤلف: Hugo Sträng وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذا البحث، يقدم المؤلفون حدًا أعلى يعتمد على مجموعة البيانات لعرض الظل المتوسط (ASW)، وهو مقياس رئيسي لتقييم جودة التجميع. يقيس معامل الظل التوازن بين التماسك داخل الكتلة والانفصال بين الكتل، وعادة ما يتراوح بين -1 و 1. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن الحد الأعلى القياسي البالغ 1 غالبًا ما يكون غير قابل للتحقيق…


  • تعزيز دقة التصنيف في مجموعات البيانات الطبية باستخدام طريقة تجميع K-means المعتمدة على تحسين المسافة والتجمع

    2026 | المؤلف: Hussein A. A. Al-Khamees وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل محسّن لتجميع K-Means يهدف إلى معالجة اثنين من القيود الكبيرة في خوارزمية K-Means التقليدية: اعتمادها على مقياس مسافة واحد، عادةً إقليدي، وغياب آلية تحسين التجمع. يقدم الإطار المقترح استراتيجية مسافة هجينة تجمع بين مقاييس الكوزاين ومدينة الكتلة (مانهاتن) بطريقة قابلة للتعديل، مما يسمح بتحسين قياس التشابه في مجموعات البيانات الطبية…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.