مقارنات حول طرائق التصنيف الموجه

Abstract

قدم هذا البحث للمقارنة بين ثلاث طرائق تصنيف موجه نظريا وتطبيقياً، أردنا مناقشة العملية، ووضع التعاريف الأساسية والمبرهنات المتعلقة بها، ومحاولة ربط المفاهيم نظرياً وتطبيقياً، وكانت الطرائق المختارة، هي: طريقة الجار الأقرب، وطريقة مصنف بايز، وطريقة آلة الأشعة الداعمة. قسمنا البحث إلى أربعة فصول الفصل الأول بعنوان نظرية التعلم الإحصائي تضمن صياغة عملية التصنيف الموجه والمقاييس والمبرهنات الهامة المتعلقة بالعملية، في الفصل الثاني، تناولنا طرائق التصنيف الثلاث في حالتي التصنيف الثنائي والمتعدد، وتعمقنا في بنيتهم، والفصل الثالث تضمن كيفية تحسين هذه الطرائق باستعمال أسلوب واحد لكل طريقة، وكانت الطرائق المحسنة هي طريقة الجار الأقرب الموزونة بالمسافة، وطريقة مصنف بايز المرنة، وطريقة آلة الأشعة الداعمة لحالة فصل غير خطي. وأخيراً الفصل الرابع، تضمن المقارنة التطبيقية مع جدول يلخص جميع نتائج التطبيق العملي، حيث كانت الطرائق بالحالة المحسنة أفضل من الحالة الكلاسيكية، وبالإضافة لذلك، بالنسبة للطرائق في الحالة الكلاسيكية، أظهرت طريقة آلة الأشعة الداعمة أداء أفضل من طريقتي الجار الأقرب ومصنف بايز في معظم التطبيقات المدروسة. كلمات مفتاحية: التصنيف الموجه التعلم الموجه، تعلم الآلة، نظرية التعلم الإحصائي الجار الأقرب، مصنف بايز، آلة الأشعة الداعمة طريقة الجار الأقرب الموزونة بالمسافة، مصنف بايز المرن، آلة الأشعة الداعمة للفصل غير الخطي.