التحليل الهرمي للبيانات: كيف ينظم الذكاء الاصطناعي المعلومات في طبقات ذكية؟

يُعد التحليل الهرمي للبيانات من الأساليب المهمة في علم البيانات والتعلم الآلي، حيث يعتمد على تقسيم البيانات إلى مستويات أو طبقات منظمة تشبه هيكل الشجرة.

ما هو التحليل الهرمي؟

التحليل الهرمي هو أسلوب لتجميع البيانات أو تصنيفها بناءً على التشابه، بحيث يتم إنشاء بنية شجرية (Tree Structure) تُظهر العلاقة بين العناصر المختلفة.

أنواع التحليل الهرمي

• التحليل الهرمي التجميعي (Agglomerative) – يبدأ بعناصر منفصلة ويجمعها تدريجيًا.
• التحليل الهرمي التقسيمي (Divisive) – يبدأ بمجموعة واحدة ويقسمها إلى مجموعات أصغر.

كيف يعمل التحليل الهرمي؟

1. حساب درجة التشابه بين العناصر.
2. تجميع أقرب العناصر لبعضها.
3. إنشاء مخطط شجري يُسمى Dendrogram.
4. تحديد مستوى القطع لاستخراج المجموعات النهائية.

أين يُستخدم التحليل الهرمي؟

• تحليل سلوك العملاء
• تصنيف الوثائق
• التحليل الجيني والطبي
• تنظيم المنتجات في المتاجر الإلكترونية

مميزات التحليل الهرمي

• لا يتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا.
• يعطي تصورًا بصريًا واضحًا للعلاقات.
• مناسب للبيانات الصغيرة والمتوسطة.

الخلاصة

التحليل الهرمي للبيانات يوفر طريقة ذكية لفهم العلاقات بين العناصر، ويساعد في بناء نماذج أكثر تنظيمًا ودقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.