خوارزميات التجميع (Clustering): كيف يكتشف الذكاء الاصطناعي الأنماط المخفية في البيانات؟

تعتبر خوارزميات التجميع من أهم تقنيات التعلم غير المُشرف (Unsupervised Learning)، حيث تقوم بتقسيم البيانات إلى مجموعات متشابهة بدون الحاجة إلى تسميات مسبقة.

ما هو التجميع (Clustering)؟

التجميع هو عملية تنظيم البيانات في مجموعات (Clusters) بحيث تكون العناصر داخل المجموعة متشابهة فيما بينها ومختلفة عن العناصر في المجموعات الأخرى.

أشهر خوارزميات التجميع

• خوارزمية K-Means
• خوارزمية Hierarchical Clustering
• خوارزمية DBSCAN
• Gaussian Mixture Models (GMM)

كيف تعمل خوارزمية K-Means؟

1. تحديد عدد المجموعات (K).
2. اختيار مراكز عشوائية للمجموعات.
3. توزيع البيانات على أقرب مركز.
4. إعادة حساب المراكز.
5. تكرار العملية حتى تستقر النتائج.

أين تُستخدم خوارزميات التجميع؟

• تقسيم العملاء في التسويق
• تحليل سلوك المستخدمين
• كشف الاحتيال
• تحليل الصور والبيانات الطبية

الخلاصة

خوارزميات التجميع تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم البيانات غير المصنفة، واكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية التي قد يصعب على الإنسان ملاحظتها.