HyperAI

التجميع

يتم استخدام تجميع العينات ذات الصلة معًا بشكل عام للتعلم غير الخاضع للإشراف. بمجرد تجميع جميع العينات، يمكن للباحثين بعد ذلك تعيين معنى لكل مجموعة بشكل اختياري.

هناك العديد من خوارزميات التجميع. على سبيل المثال، تقوم خوارزمية k-means بتجميع العينات على أساس قرب العينات من مركز الثقل، كما هو موضح في الشكل التالي:

ويستطيع الباحثون بعد ذلك عرض هذه المجموعات وإجراء عمليات أخرى، مثل تسمية المجموعة 1 بأنها "أشجار قزمة" والمجموعة 2 بأنها "أشجار كاملة الحجم".