استخدام خوارزمية (K-Means) للعنقدة في تنقيب البيانات (Data Mining) مع واقع تطبيقي
DOI:
https://doi.org/10.33095/jeas.v22i91.491الكلمات المفتاحية:
العناصر ، تنقيب البيانات ، العنقدة ، التعليم الالي ، الخوارزمية.، object ,data mining, clustering ,machine learning ,algorithm object ,data mining, clustering ,machine learning ,algorithmالملخص
المستخلص
ان التقدم العلمي الكبير أدى الى الانتشار الواسع للمعلوماتية بحيث اصبحت المعلومات تتراكم بشكل هائل في قواعد بيانات كبيرة , وهنا تكمن اهمية البحث في محاولة تنقيح وتبويب هذا الكم الهائل من البيانات وتصنيفها بحيث تؤدي الغرض المطلوب في استخراج المعلومات المخفية او في تصنيف البيانات بموجب علاقاتها ببعضها بغية الافادة منها لأغراض تقنية .
وان العمل بمصطلح التنقيب في البيانات (Data Mining) يعد ملائم في هذا المجال لأهمية البحث في استخدام خوارزمية K-Means)) لتصنيف البيانات بأسلوب تقني في واقع تطبيقي مع ما يمكن من ملاحظة التأثير في المتغيرات (v) من خلال تغيير حجم العينة (n) وكذلك عدد العناقيد (K) واثرهما في عملية العنقدة في مراحل الخوارزمية ، من خلال تكوين عناقيد مثالية بحيث تحقق مجموعة بيانات جديدة ومفيدة تجيب عن كل الاستفسارات وبحسب صفات البيانات (Object) العائدة لخوارزمية البحث وبحسب متغيرات البحث (V) المطبقة في برنامج الجانب التطبيقي.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
Articles submitted to the journal should not have been published before in their current or substantially similar form or be under consideration for publication with another journal. Please see JEAS originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred Harvard style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Turtitin software for checking the originality of submissions received.
