التحليل العنقودي باستخدام الخوارزمية التصنيفية التحليل العنقودي باستخدام الخوارزمية التصنيفية K-Means Cluster Analysis، هي أداة مصممة لتعيين الحالات إلى عدد ثابت K من المجموعات (المجموعات) التي لم تُعرف خصائصها بعد ولكنها تستند إلى مجموعة من المتغيرات المحددة. يكون مفيدًا للغاية عندما تريد تصنيف عدد كبير (آلاف) من الحالات. التحليل العنقودي الجيد هو تحليل يتميز بكل […]
استخدام التجزئة الهرمية لدراسة العلاقات بين خدمات الاتصالات يريد مزود الاتصالات أن يفهم بشكل أفضل أنماط استخدام الخدمة في قاعدة عملائه. إذا كان من الممكن تجميع الخدمات حسب الاستخدام، يمكن للشركة تقديم حزم أكثر جاذبية لعملائها، وذلك باستخدام التجزئة الهرمية. المتغيرات التي تشير إلى استخدام الخدمات وعدم استخدامها مضمنة في ملف telco.sav. راجع موضوع “ملفات
التحليل العنقودي الهرمي التحليل العنقودي الهرمي أو بالإنجليزية Hierarchical Cluster Analysis أو بالرموز (HCA) هو أداة استكشافية مصممة للكشف عن التجمعات الطبيعية (أو المجموعات) clusters داخل مجموعة البيانات التي لولا ذلك لن تكون واضحة. يكون مفيدًا للغاية عندما تريد تجميع عدد صغير (أقل من بضع مئات) من الكائنات. يمكن أن تكون الكائنات في التحليل العنقودي
التحليل العنقودي من خطوتين إجراء التحليل العنقودي المكون من خطوتين TwoStep Cluster Analysis هو أداة استكشافية مصممة للكشف عن التجمعات الطبيعية (أو المجموعات) ضمن مجموعة بيانات ما كانت لولا ذلك لتكون ظاهرة. تحتوي الخوارزمية المستخدمة في هذا الإجراء على العديد من السمات المرغوبة التي تميزها عن تقنيات التحليل العنقودي التقليدية: مبادئ التحليل العنقودي من أجل
الملخص شرح مفهوم خوارزميات التحليل العنقودي أو التجزئة العنقودية أو (بالإنجليزية: Cluster Analysis Algorithms) والفرق بينها وبين خوارزميات التصنيف والتنبؤ. استعراض أساليب التحليل العنقودي وتقنياتها واستخداماتها في مختلف التخصصات أو المجالات. شرح أسلوب التحليل العنقودي بطريقة التقسيم، والتحليل العنقودي بطريقة التجزئة الهرمية بنوعيها التشققية أو التجميعية. شرح أساليب التحليل العنقودي عالي الأبعاد باستخدام الأمثلة التوضيحية