تحليل الارتباط الكنسي (Canonical Correlation Analysis) هو أسلوب إحصائي متعدد المتغيرات يسمح لك بتحليل الارتباطات بين مجموعتي بيانات. يمكن استخدام تحليل الارتباط الكنسي لنمذجة الارتباطات بين مجموعتي بيانات.
الكاتب: حسن خنفري
تنتمي تقنية رسم خرائط سامون (Sammon Mapping) إلى عائلة خوارزميات القياس متعددة الأبعاد، حيث يتمثل هدفها الرئيسي في تقليل مساحة الأبعاد العالية إلى مساحة ذات أبعاد أقل، لهدف التصور.
هناك طريقتان رئيسيتان لتقليل الأبعاد: الإسقاط وتعلم منيفولد. منيفولد ثنائي الأبعاد هو أي شكل ثنائي الأبعاد يمكن تصنيعه ليلائم مساحة ذات أبعاد أعلى عن طريق لفها (twisting) أو ثنيها (bending).
تعمل الطرق الخطية على تقليل الأبعاد استنادًا إلى المسافات الإقليدية بينما تستخدم ISOMAP (رسم الخرائط متساوي القياس) نهج المسافة الجيوديسية بين نقاط البيانات متعددة المتغيرات.
فكر في الصيانة التنبؤية، حيث يكون لديك بعض الأجهزة التي ينحرف سلوكها عن الأجهزة الأخرى. إذا لم تكن مجموعة البيانات كبيرة جدًا، سيكون حساب MDS سهلًا وسريعًا للغاية.
على عكس PCA، أحد تقنيات تقليل الأبعاد الشائعة الاستخدام، فإن tSNE هي تقنية غير خطية واحتمالية. ما يعنيه هذا أن tSNE يمكنه التقاط نمط غير خطي في البيانات. نظرًا لأنه احتمالي، فقد لا تحصل على نفس النتيجة لنفس البيانات.
تستخدم تحليل العنصر الرئيسي للنواة (Kernel PCA) دالة نواه (kernel) لعرض مجموعة البيانات في مساحة ميزة ذات أبعاد أعلى، حيث يمكن فصلها خطيًا. إنه مشابه لفكرة الآله المتجهات الداعمة (Support Vector Machine).
يحتوي تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition) أو SVD على مجموعة واسعة من التطبيقات. يتضمن ذلك تقليل الأبعاد وضغط الصورة وتقليل الضوضاء.
يتم استخدام تحليل التمييز الخطي (LDA) لنمذجة الاختلافات في المجموعات، بعبارة اخرى، لفصل فئتين أو أكثر. ويتم استخدامه لإبراز الخصائص في مساحة ذات أبعاد أعلى في مساحة ذات أبعاد أقل.
التحلیل العاملي (Factor Analysis) هو جزء من عملية تحليل البيانات الاستكشافية التي تستخدم عادة لطريقة تخفیض الأبعاد. هو نموذج خطي ويستخدم لشرح المتغيرات في المتغيرات المرصودة والمترابطة ويكثف المتغيرات إلى مجموعة أصغر تسمى العوامل.
السلة