لتجميع بياناتك، اتّبِع الخطوات التالية:
- إعداد البيانات:
- إنشاء مقياس تشابه.
- تشغيل خوارزمية التجميع.
- تفسير النتائج وتعديل التجميع.
وتوضّح هذه الصفحة الخطوات بإيجاز. وسنطّلع على التفاصيل في الأقسام اللاحقة.
إعداد البيانات
كما هو الحال مع أي مشكلة في تعلُّم الآلة، عليك تسوية بيانات الميزات وقياسها وتحويلها. ومع ذلك، أثناء التجميع، عليك أيضًا التأكد من أن البيانات التي تم إعدادها تتيح لك حساب التشابه بين الأمثلة بدقة. تناقش الأقسام التالية هذا الاعتبار.
إنشاء مقياس تشابه
قبل أن تتمكّن خوارزمية التجميع من تجميع البيانات، يجب التعرّف على مدى تشابه الأمثلة على الإقران. عليك تحديد مدى التشابه بين الأمثلة من خلال إنشاء مقياس تشابه. يتطلب إنشاء مقياس تشابه فهم بياناتك بعناية وكيفية استنتاج التشابه من الميزات.
تشغيل خوارزمية التجميع
تستخدم خوارزمية التجميع مقياس التشابه لتجميع البيانات. تركّز هذه الدورة التدريبية على أهمية التعليم الأساسي.
تفسير النتائج وتعديلها
إنّ التحقّق من جودة مخرجات التجميع هو عملية متكررة واستكشافية لأنّ عملية التجميع لا تحتوي على "صحيح" يمكن أن يتحقّق من الناتج. يمكنك التحقق من النتيجة مقابل التوقعات على مستوى المجموعة وعلى مستوى المثال. يتطلب تحسين النتيجة تجربة الخطوات السابقة بشكل متكرر لمعرفة مدى تأثيرها في التجميع.