طريقة النواة
طرق النواةهو نوع من خوارزمية التعرف على الأنماط والتي تهدف إلى العثور على العلاقات المتبادلة في مجموعة من البيانات وتعلمها.
تعتمد طريقة النواة على الافتراض التالي: "مجموعة النقاط التي لا يمكن فصلها خطيًا في مساحة منخفضة الأبعاد قد تصبح قابلة للفصل خطيًا بعد تحويلها إلى مجموعة نقاط في مساحة عالية الأبعاد."
الفهم الأساسي لطرق النواة: يمكن التعبير عن الأنماط في البيانات الأصلية ببساطة في مساحة أبعاد معينة، حيث يشير "التعبير البسيط" إلى العلاقات الخطية. تحل طرق النواة مشكلة كيفية تعيين البيانات إلى مساحة أبعاد محددة.
الخطوات العامة لمعالجة طريقة النواة هي:
- معالجة أنواع مختلفة من البيانات وتحويلها إلى مصفوفات أساسية مقابلة؛
- استخدم مصفوفة النواة للعثور على الأنماط في البيانات.
ومن منظور آخر، يمكن فهم طريقة النواة أيضًا باعتبارها بناء رياضيًا لشبكة عصبية أحادية الطبقة قابلة للتفسير بشكل أكبر.
في الوقت الحاضر، يتم استخدام طرق النواة على نطاق واسع في النصوص والكلام والصورة وغيرها من المجالات.