باسم الله و الحمد لله الصلاة والسلام على رسول الله
أهلا وسهلا بكم حضرتنا التالية في مساق تنقيب
البيانات نتكلم على ال clustering كنا غطينا في
chapter ال clustering مفهوم ال clustering أنه
عبارة عن تقسيم ال data set اللي موجودة عندى
لمجموعات بناء على ال similarities أو التشابه ما
بين ال instances اللي موجودة فيهاو ذكرنا ان ال
clusterings ياخد واحدة من نوعين اما partitional
clusterings و هي عبارة عن مجموعة من ال clusters او
نعم مجموعة من ال clusters اللي بيكون ال disjoint
او التقاطعات بينهم صفر مافيش نقاط مشترك ما بينهم
وبالتالي كل element موجود في cluster واحد فقط وفي
عندنا حكينا انه في عندنا .. وشوفنا على المثال هذا
على مثل partitional k-means واتكلمنا عليه بالتفصيل
هو المحاضرة ان شاء الله تبارك وتعالى هنتكلم على
النوع التاني من ال clustering اللي هو ال
hierarchical clustering ان شاء الله تعالىعندما
نتكلم عن hierarchical clustering يعني أننا نتكلم
عن clustering تجميعي الفكرة فيه أنه عندما نتكلم عن
agglomerative الهيراريكال أو الـ agglomerative
السيان لأن كل الهيراريكال يتعلق بال agglomerative
يعني تجميعي agglomerative cross-clustering عادة
نشير لكل ال clustering algorithmالتي تبني على نفس
المبدأ، وهو تجميع البيانات اللي موجودة عندها فكرة
الـ agglomerative clustering بشكل عام بتتركز أنه
بيبدأ بعرف أن كل نقطة ك cluster مستقل وبعد ذلك
يعمل merge أو combine لكل two similar clustersبناء
على ايش الـ Similarity Cluster معناته في عندي
Similarity Distance او Similarity Function زي ما
شوفناها في الـ Partitional لازم تطبق عندها وهذا
الـ Similarity Function هي اللي هتكون معيار دمج أو
رفض القبول دمج او رفض دمج ال two clusters اللي
موجودين عندى طبعا و هذا الكلام بيستمر لحد ما يتوصى
يتحقق عندي شرط توقف معينشغل التوقف يكون عبارة عن
عدد ال clusters اللي اتكلم عليه انا بدي اعمل دمش
دمش دمش لحد ما اصل ل 3 clusters فعليا ال data اللي
عندى هتبدأ من واحد واحد واحد واحد بعد هيك هيبدأ
يتجمعوا اخر تجميع اللي ممكن اجاف عندها لهي مفهوم
ان يكون عندى 3 clusters او 4 clusters او 10
clusters حسب الحاجة وبهيك انا فعليا هذا شرطي
التوقف اللي موجود عندهاأو فعلياً أنا فعلياً ماضلش
عندي شغلة أني أدمجها اندمجت كل البيانات لحد ما
صارت only one cluster بيحتوي كل ال sub clusters
اللي جاية بعد هيك طبعاً أنا في عندي linkage
criteria أو شرط الدمج أو سمينا linkage دلالة على
أنه أنا فعلياً ا cluster و بده أربطهم مع بعض بده
أحطهم في قالب أو عفوا في ضمن boundary واحدةطبعاً
عندما أتكلم عن الـ linkage criteria أو الـ linkage
function نفس المصطلح الـ similarity function للـ
clusters بس دائما عندما أتكلم عن ال similarity
بتكلم عن ال distance عفوا، بتكلم عن ال distance
لكن عندما أتكلم عن ال linkage criteria بتكلم عن ان
انا فعاليا بتكلم عن ال clustering بتكلم عن linkage
أو ربط ما بين ال clusters فعليا أنا بتكلم برضه عن
ال distanceوالـ distance هذه بتقاس مع كل ال
observations أو كل ال instances اللي موجودة عنده
وين في داخل ال cluster اللي موجود عندها فعليا انا
في عندي المجموعة من ال linkage criteriaوهذه الـ
linkage criteria بتحدد فعليًا هل هدول ال clusters
similar أم لا وبالتالي يعني بالخلاصة فكرة ال
agglomerative أو ال hierarchical clustering بتبدأ
أن كل نقطة عبارة عن cluster مستقل وبعد هيك بصير
ادمج ما بين كل two clustersالشرط الدمج أنه في عندى
شغل بنسميها ال linkage criteria أو ال linkage
distance أو ال linkage function اللي هي شرط الدمج
هنا وهي عبارة عن distance major لكن مش مع نقطة مع
cluster وبالتالي ممكن انا اخد نقطة نوبة على ال
cluster ممكن اخد الكل cluster وحنشوف ال different
linkage criterionاللي موجودة عندنا نبدأ مع اول ال
linkage criteria ال criteria اللي هي ال criterion
اللي هي ال single و لما انا بتكلم على single
linkage بتكلم انه انا فعليا بادور على اقصر pair
يعني بين جثين عمالي بأحسنالـ point اللي انا فيه
عندى two clusters زي .. زي ما ال .. اوكي خليني مش
مشكلة برجع فيه عندى انا هنا two clusters two
clusters و في ال two clusters هدول انا بروح بادور
على كل النقاط يعني بحسب النقطة هاي مع كل ال
distances الموجودة في كل الأحوال يا جماعة الخير ال
distances هتنحسب ما بين كل عناصرالـ cluster و كذلك
high يعني انت تخيلها fully connected distances او
تخيلوها معايا fully connected area فبتحسب كل ال
distances اللي موجودة عندها الان ال pair pair of
clusters اللي بحققه اقصر مسافة بين اي two pair من
النقاط اللي موجودة عندها باخده على انه اللي هو ال
يعني عمل home dungeon يعني لو انا بدى اعيد تاني
لو انا افترض ان انا في عندهان three different
clusters لو
كان انا في عندهان another cluster و ال cluster ده
فيه مجموعة من النقاط تبدأ
المسافات تنحسب ما بين كل النقاط اللي موجودة في كل
اتجاهات من كل نقطةالـ pair of clusters اللي بتحقق
أقصر مسافة بين أي نقطين موجودات فيهم بنعتمد أن
هدول ال clusters في حين أن أنا فيها عندي هنا في
pair قوي بعيد جدا و أنا مابدورش هنا بدور على أقصر
المسافات يعني الآن هدول الأقرب نقطين لبعض هيهم
بأقارن المسافة هذه ومسافة هذهمين اقصر المسافة هذه
اقصر معناته هذين الاتنين بنعمل لهم دمج مع بعضهم
على انهم هدول ايش بدون يصيروا ال next level او ال
next cluster هذه فكرة كمان مرة ال single linkage
طبعا احنا ليش بحاول اوضحها هان اكتر لان فعليا احنا
محتاجين نفهمها كويس لان انا فعليا بدي كل النقاط
اللي موجودةتكون داخلة في الحسبة بنرجع كمان مرة في
عندي انا single linkage و single linkage بعمل
combine ل two clusters لما بيكون فيهم ال shortest
pair لما يكون في عندي انا فعليا ال .. ده البيانات
تبعتي اصغر
مايمكن ال minimum distance between any pair بشرط
ان هدول ال pair مايكونوش تمدمجهم مسبقا طبعا
كمان مرة لو انا افترضت ان هنا في عندى another
cluster و
ال cluster هي و هي هي النقاط اللي موجودة دائما
دائما في عملية و هنا في كمان واحد دائما في عملية
الدمج بروح
بدور لما بتكلم عن ال single linkage بروح بدور على
أقصر مسافة هدول أقرب نقطين بحسب ال distance بينهم
هو كيف بده يدور على أنه أقرب نقطين هو فعليا بتم
حسب ال distance ما بين كل العناصر اللي في ال
clusters يعني النقطة هذه مع كل العناصر اللي موجودة
هنا وبيعتمد أقصر مسافة النقطة كل العناصر كل النقاط
اللي هنا مع كل النقاط اللي هنا وبيعتمد أقصر مسافة
وبالتاليلو انا هذه النقطة هيروح حسبها المعاليين
كمان و بيعتمد هذه اقصر مسافة الان هي مسافة تنتين
تلاتة هدولة اقصر اقصر واحدة فيهم هدق هذه بيروح
بعملي damage لمين لهدول اصحاب single linkage بتمنى
تكون الفكرة وصلت
الـ criterion التاني اللي موجودة عندي أنا اللي هي
ال average وال average هنا بتتكلم على انه انا
بيعمل merge لل two clusters اللي اللهم shortest
average distance shortest average distance يعني
ايش اللي هيصير بعد ما راح حسب كل ال distances بين
كل النقاط
بين كل النقاط ايش بروح بيساوي بياخد ال average
تبعت ال distance لاحظوا انا في كل مرة بيعمل
marriage ل two clusters فقط تمام بيعمل marriage ل
two clusters فقط فهو بروح بحسب كل ال averages او
بحسب كل ال distances و بياخد ال average في ال
simple linkage او عفوا في ال single انا غلطان هنا
في الكتابة طبعا simple linkage
single single linkage سامحوني
هذه أسهل حاجة اعملها الآن لان انا حولت لصورة و
بديش ارجع اعيد نفس ال .. okay shift
F5بنتكلم هنا إنه أنا بتكلم على ال single linkage
أخدت أقصر لكن هان حسبت كل النقاط وبالتالي أخدت ال
average عشان اذا حاولت أرسم السهم هان يمثل لل
center تبع ال clusters اللي موجودين عندها هذه
ال average بالنسبة ل ال ال complete بياخد ال
maximum linkage بياخد .. بيعتمد .. من وين أطول ..
أبعد نقطينأقصر مسافة بين أبعد مقطين بروحيش بروح
مالهم جنج
يعني لو انا اتيت هنا هذه العناصر اللي موجودة عندها
بحسب كل ال distances اللي موجودة عندها بكل
الاتجاهات مع كل ال clusters هذه أقصر يعني هدول
أبعد نقطين نعم لكن هدى ال distance اللي بين ال two
clusters هدول هي عبارة عن أقصر مسافة مماثلة مع
different clusters فبقرر انه يعمل merge لل
clusters اللي موجودين عندهاالنوع التالت اللي هو ال
word ال word ال word او ال word ال word لما انا
بتكلم هنا بتكلم عن ال word القسم هنا بدور النوبلهو
يعمل ميرج لـ two clusters لما يقلل
الـ variance بين ال clusters الموجودة يقلل
الاختلافات بين ال clusters يعني هو الان بيحسب كل
النقاط كل ال distances اللي موجودة عنده بيحسب كل
ال distances و بيحسب كل ال distances و بيحاول يشوف
مين أقرب cluster في الاختلافاتفي ال elements اللي
موجود عنده هان و بروح بدمجلي اياهم يعني هو اش مروح
بساوي بكل بساطة
بعد ما بروح بحسب بحسب كل ال areas بحسب ال variance
هنا الإختلاف و ال variance اللي هنا مع ال cluster
التالت ال variance و أقل clusters في اختلاف ال
variance اللي بينهم بروح بدمجهم ليش عشان يحافظ على
التشابه ما بين ال two different clusters يعني انت
تخيل ان في عندك cluster كبير جدا و عندك cluster
صغير جداهدول ال two clusters صعب انهم يدمجوا ليش؟
مع ال word لأنهم فعليا ال variance تبعتهم عالية
جدا فهو بروح بدور على ال clusters المشابهة بداخله
by default بالمناسبة ال word هي ال default linkage
cluster المول وعادة لما انا بأتكلم على ال word
linkage criteria
الـ Cluster الناتجة عادة بتكون متقاربة في الأحجام
يعني بين جثين أنه ال data أو عدد العناصر اللي
موجودة في كل ال clusters بتكون متقاربة طيب الفكرة
في ال agglomerate بشكل عام هي كل ال data موجودة
عندى قلنا ال initial كل واحدة عبارة عن cluster
فببدأ يروح يدور على المسافات بين كل النقاط
بين كل النقاط و برجع بأكد هذه في كل مرة الحسبة
بتتم في كل
الاتجاهات و في الآخر هيلاقي ان هدول النقطين أقصر
distance موجودة بينهم فإيش هيروح يساوي هيروح يضمهم
لو اني cluster تمام في الخطوة التالية هيستثني هذه
و يدور في نفس كل clusters اقرب two clusters هيبدأ
يجمعهم
بعدين هايهم ليش دمج هدول لأن المسافة بين هدول أقصر
ما بين النقطة هذه والنقطة هذه وإلا كانش كان راح
دمج ليها على أن هذه عبارة عن cluster اللي بيحتوي
على نقطة واحدة مع ال single linkage criteria هي
shortest distance فراح فعليا دمج النقطة هايوبتبدأ
عملية الدمج تتوسع واحدة ورا التانية لحد ما يكون كل
النقاط اتوصلت أو او او او على الأقل انا وصلت لعدد
ال clusters المطلوب لو كان مثلا تلاتة بكون انا هذه
ال destination تبعتي انه حصلت انه على three
different clusters ولاحظوا عملية ال merge و ورا
التانية كل ما انا بدمج العناصر مع بعضها بتظهر ال
MDHالـ agglomerative لكن يا جماعة الخير في الـ
agglomerative هان هي الأساس للهيراريكال هي الأساس
للهيراريكال لكن مش هي الهيراريكال ليش؟ لأنه
بالهيراريكال لاحظوا أو بال .. بال agglomerative
أنه أنا في النهاية هان الكل two clusters بعملهم
دمج مع بعضهم بتزول الحدود اللي ما بينهم يعني لما
أنا كنت هانهذه نقطة و تنتين وهذه نقطة و تنتين و
هذه
نقطة و تنتين و هذه نقطة و تنتين و هذه نقطة و تنتين
و هذه نقطة و تنتين و هذه نقطة و تنتين و هذه نقطة و
تنتين و هذه نقطة و تنتين و هذه نقطة و تنتين و هذه
نقطة و
تنتين و هذه نقطة و تنتين و هذه نقطة ووهادي هيك حسب
متى مرسمهم سابقا وهادي هيك بعدين هيك وهادي
طبعا هنا هيك لأنه تم دمجهم مرة تانية النقطين
هدولة كانوا في الأول
لو الرسم يبقى معايا بالشكل هذا يعني ان انا عارف من
اين بدأت كل اتنين صارت موجودة طبعا لما اتكلم ..
لما اروح بالتفصيل بالـ Hierarchical Clustering الـ
Hierarchical Clustering نفس .. نفس الكلام يعني انه
يحتاج كل pointهي هتدخل برحلة انها cluster مستقلة
ذاتها و هتنتمي لآخر cluster يعني هاي الفرق الأساسي
ما بين ال agglomerative و ال hierarchical بال
agglomerative فعليا راح دمجلي اياهم لكن في المحصلة
الأخيرة يا جماعة الخير انا حصلت على partitional
clustering ملاحظين هنا الرسمة الأخيرة في step 9 هي
عبارة عن partitional لأن مافيش عندى عناصر
لكن في الهيراريكال لأ انا ممكن احافظ على ان
العناصر التابعة تكون disjoint لحد level معين طيب
الآن زي ما قلنا هذه هي الرسمة اللي ممكن اعتمد عليه
هو اقول ان والله هذه اش انا بفهم من هدول ان كل
واحدة هدولة كانت بالشكل هذا1 و 4 اندمجت معاهم 2 و
8 اندمجت معاهم 3 و 5 مستقلة 01 و 12 اندمجت معاهم 5
و 6 و 9 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و 10
اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت
معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و
10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت
معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمجت معاهم 7 و
10 اندمجت معاهم 7 و 10 اندمولكن لو أخدت نظرة
جانبية يعني أنني أتعرف على شغلة اسمها الـ
Dendogram الـ Dendogram عبارة عن رسم تخطيطي يخدمني
في فهمي البيانات الموجودةعندها ال visualization
مهم جدًا عشان انا اقدر اشوف و افهم العناصر اللي
موجودة في موضوع ال ال hierarchical clustering و ال
dendrogram اللي بدها اتمثلها وبالتالي و لما ال
visualization بديني detailed view لل hierarchical
clustering معناته هي ما زالت في ال two dimensional
أساسًا اللي موجودة وبالتالي أنا عماليبقى أشتغل و
بقى أسأل و عمّالة بنحاول نرسم الـ Dendrogram انت
تخيل الرسمة معايا لو زهرت معايا بالشكل هذا طبعا
هدول الرسمتين للـ Dendrogram هم الأساس اللي موجود
عندي هان الأولى هذه زي ما قلت لك هي عبارة عن
الصورة العمودية من فوق ال clusters وشوفت التجميعات
بينما هان انا بأتكلم انه انا بشوف ال data كلها في
ال 2D بشوفها من نظرة جانبية وهذا الرسمة هي عبارة
عن ال Dendrogramالان فكرة الـ Dendrogram أو الـ
Hierarchical Clustering الأساسية ان انا بقدر احصي
على اي عدد من ال clusters انا محتاجه يعني تخيل انا
محتاج three clusters و بقى كل خط عمودي في الرسمة
بمثل cluster بدي three clusters هيهم بدي اتنين
هيهم لاحظ؟ ليش؟ لأن انا فعليا هدول كلهم مع بعض
عبارة عن cluster وهدول مع بعض عبارة عن cluster
تاني رسمت العمود مع العناصر اللي موجودة عندها بدك
تلاتة هدول التلاتة بصيروا مع بعضهم إذا
أنا بدي أتكلم على three clusters يعني هاي واحد
العشرة معاهم طبعا اتنين
و هاي تلاتة ممكن بدي أكتر؟ اه ممكن بس ايه بدي ازال
ال scale تبع عدد ال cluster لتحت جداش
بدي يكون مثلا لو نزلت عدد ال cluster لهيك
يعني انا بتكلم على single cluster واحد
لأ مش واحد الان هاى عندك انا واحد هذا
اتنين هذا تلاتة عشر على حالها هذه اربعة انا هاى
بتكلم انا على four clusters بناء على النقطة اللى
اخترتهاأهم شغلة في الموضوع أنه أنا فعليا لما بحصل
على ال dendrogram بقدر أحصل على أي عدد من ال
cluster أنا بدياه بدي أرجع كمان مرة أجي أقول والله
أنا هاي بدي .. لو أنا افترضت أنه أنا هنا هذا الخط
تبعي عفوا
اللي رسمتي مش ظابط كتير
لو انا مشيت هنا و قلت انا هايت مع الاتنين هنا بدي
امشي okay
أحسن من الأول لو أنا سألك عند الخط هذا كام cluster
انا بحقق انا بقدر اقول بتكلم على four clusters
four clusters هاي واحد بيجمع واحد و أربعة تاني ايو
الثالث العشرة لحال و الرابع هايه هدول عفوا مش أربع
هدول خمسة خمسة clusters خمسة
clustersطبعاً في فايدة تانية من الـ dendrogram أنا
بقى أقدر أفهم أنه على الرغم أنه من ال cluster
الأخير هذا اللي فيه الـ 7 و 6 و 9 أدول ال element
في نفس ال cluster إلا غير أنه من خلال الـ
dendrogram بقدر أفهم أنه الـ 6 و 9 instances أقرب
لبعض من السبعة كذلك الصفر و ال 11 في ال cluster
التالت و ال 2 و 8 في ال cluster التانيعشان نقدر
نطبق المثال هذا في مثال مشهور جدا أخدته سابقا من
الـ slide الخاصة بالدكتور علاء الله يجزي الخير
المثال
المشهور برضه، أنا في عندي الخريطة إيطاليا وبدي
اعتبر أن المدن هذه بمثابة Clusteringهو انا ال
clusters و بدي اروح اعمل ما بينهم merge عشان اشوف
اقرب المدن لبعضهم باعتمادني على ال single linkage
criterion single linkage criterion الان عفوا لما
انا بتكلم هذه رموز للولايات او المدن في ايطاليا
طبعا في ناس اللي راحت ايطاليا ما بينكوا لان انتوا
فرحانينبس أكيد بارمة
مش من ضمنهم و لا موجودة هي بارمة طيب الآن فعليا ال
contingency matrix بتجيب اللي بتجيه عبارة عن
Symmetric Matrix وفيها كل العناصر اللي موجودة
عندهان وبناء عليها انا بدي اقرر الان بارما بارما
اقصر distance وين مع مين فانا فعليا بروح بدور على
ال shortest distance انا الان هان اوكي 250 و ببدأ
بقى ادور لكن لاجينا ان في مسافة اقصر منها موجودة
وين
بتربط Milano و TMI و TO وبالتالي هدولة أقصر
ملاحظين يا جماعة الخير أنا شوفت ال distance مع
الكل بين الكل ماعليش ماعتمدتش السفر لأنها مدينة مع
نفسها مابديش إياها ال cluster مع نفسه أو ال
instance مع نفسها لكن هان دلت أدور لحد ما لجيت
مسافة أصغر مسافة في كل المسافات اللي موجودة عندي
هان وبالتاليفعليا هذه المسافة هنا و
نفس الكلام mi مع كل المدن و fi مع كل المدن كل ال
possible distances حسبتها يعني اذا اتكلمت من mi
لbaمي بي ا هي تمنية سبعة وسبعين كيلو متر ففي الآخر
انا باعتمد فقط على مسافة واحدة فقط اللي هي
shortest لان هذه ال minimum distance حسب ال
linkage criteria معناته انا بدي اتم دمج ال mi و ال
to تمام
وهذه اول cluster انا حصلت عليه هسميه marriage رقم
1 ممتاز فلما انا اتدمج MIT و MIT MIT MIT MIT MIT
MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT MIT
MIT MIT MIT
ماذا عن علاقة الـ Cluster الجديد هذا مع الـ
Element التانيات؟
إن هذا هو ال cluster متفقين الآن ال cluster الجديد
هذا انا بدي أتعامل معاه بدي أضع له قيمة تمثله
يتمثل علاقته معاه لأن هذا عبارة عن cluster جديد شو
ال distance بين ال cluster هذا وباقي ال clusters
التانيات فهاخد ال minimum distance ما بين كل
العناصر اللي موجودة بمعنى حاجة أقول كتالة في السطر
الأول هنا لما انا بدي أدمجمأي و تي او مع
ال بي اي مش هدول اللي بيصيروا one cluster يعني هنا
هذا الأعمود بيبقى شقب مثلا و بدي أحط هنا تي او و
مأي بغض النظر مين جدمت على مين أنا مش قضية كتير
تمام الآن ال بي اي في عندي مسافةفي عندى مسافتين
مين بتاخد فيهم بما انه بعتمد انا مازلت على ال
single linkage معناته انا بدي اخد ال shortest
distance مين اقصر 877 ولا 996 لأ 877 مع ال FI الان
ال FI في عندى 295 و400 هعتمد ال 200595 هذه ستبقى
صفر مش هتتغير وحتى اللي هي الأقصر الان في عندي 457
طبعا هذا ال raw كمان انا بده أخلص منه جامعة الخير
ماتنساش 754 وعندي 869
هعتمد هاي وفي عندي 564
هعتمدهم وبالتالي الجدول الجديد تبعيهيكون بالشكل
هذا باقي الأرقام ما تغيرتش أنا خلصت من صف و عمود
اللي كانت ممثل ال TO واعتمدت على ال shortest
distance اللي موجودة ان شاء الله ماكنش نجلتها غلط
تمانية سبعتين اتنين تسعة خمسة صفر
أول عملية تمت موجودة عندى باعتماد على single
linkage
بدي أعيد نفس الكرة عشان أعمل damage ببدأ بدور على
shortest distance أي 255 في الصف الأول هي أقصر
مسافة لحتى اللحظة 255
هي الأقصر 255 255 255 هي الأقصر معناته الآن بدي
نعمل damage ما بين ال NA و ال BA بنفس الكلام
السابق هخلصمن عمود الـ Na وصف الـ Na تمام علاقتهم
ستكون عملوها في عمود واحد اي distance اللي احتفظ
فيها الان هذي مش هتتغير لأنها هتجيل العمود اللي
عندها بـ A Na
سنة صفر تمام هي عندها ستمية اتنين وستين وعندي
اربعمية تمانية وستين لأ هعتمد المسافة الاقصر
اربعمية تمانية وستين عندها
تمانية سبعة وسبعين وعندها سبعمية اربعة وخمسين
هعتمد السبعميةواربعة وخمسين طبعا صفها تلتغى عند
هان اربعمية واطنعش وعندى اتنين وتسعة عشر هعتمد
الاتنين وتسعة عشر ليش لأنه كمان مرة انا بدور على
ال single linkage وبالتالي انا اخطأت
عفوا انا خطأت فيه عند 219 عشان هي اقصر انا اسف مش
كتير يعني بقول الخطأ مردود ان شاء الله متصحى اقصر
مسافة عندي فعليا هيها بين N A و R Mوبالتالي انا
هخلص مثلا من عمود الارقام ومن صف الارقام مش قضية و
هدمجهم .. هدمج التنين مع بعض هذا الآن هيصير عندي
an ar
م 256 و لا 412 لأ 255 468 و لا 268 لأ 268 754
و لا 564 لأ 564 564 عفوان 64 تمام
وبهيك انا بقى حط القيام اللى موجودة عندى وبالتالي
هي الجدول الجديد اللى موجود عندى هان
تمام وهذه عبارة عن second merge اللي حصلت عند هان
وبالتالي هي ال damage التاني الآن بدي أعيد نفس
الكرة بدور على ال shortest distance 6 6 2 8 7 7 2
هذه أقصر واحدة لحد اللحظة 6 6 2 2 9 لأ هذه أقصر 2
6 هي أقصرOkay 255 هي الأقصر وبالتالي بدي تمدمج ال
RN العمود الأخير مع ال BA معناته أنا بدي أخلص من
الصف الأخير في الجدولة وهذا الصف بدي أضيف له بدي
أصير يبنثل ال BA NA
R
الان هذا الصفر هيكون 268 هتحل هان وهان
خمسمية
46 و باقي العناصر مش هصير عليها تغيير وبالتالي
كمان مرة هعيد نفس الكرة و أدور على أقصر مسافة أقصر
مسافة هيها معناته حين عمل دمج ما بين العنصرين هدول
وبالتالي انا هخلص من العمود هذا و من الصف هذا
لان احتفظ ب 280
هذه الصفر هتبقى تماما هن 295 نقل
295
نقل 295 نقل
295 نقل 295 نقل 295 نقل 295 نقل 295 نقل 295 نقل
295 نقل 295 نقل 295
نقبتمنى تكون الأمور تمام راجعوا المثال حاولوا
اقطعوه على ورقة من ال slides وطبقوه لوحدكم عشان
ترسخ الأمور ان شاء الله او ان شاء الله بقدر ازودكم
مثال تاني عامة قريب تظل عندنا جزئية واحدة في ال
chapter هذا اللي هي جزئية ال evaluation لل
clustering طبعا مش مويلة هتكون ان شاء الله تعالى
لكن بدنا نحاول نركز فيها مع انه بدي احاول اخفف
عليكم في بعض العمليات الحسابية السلام عليكم ورحمة
الله