تصنيف إحصائي

التصنيف الإحصائي Statistical classification عبارة عن عملية احصائية يتم فيها توزيع بيانات معينة لمجتمع احصائي على مجموعات مختلفة بناء على معلومات كمية تستند إلى واحدة او اكثر من الخواص الأساسية لهذه البيانات أو أعضاء المجتمع الإحصائي . تستند عملية التصنيف هذه على خاصيات أصيلة في العناصر (التي قد تكون : رموزا أو متغيرات .... ) و تستند على مجموعة تدريب من هذه العناصر .

شكليا يمكن صياغة المسألة كما يلي : إذا كانت لدينا بيانات التدريب : $\{(\mathbf {x_{1}} ,y),\dots ,(\mathbf {x_{n}} ,y)\}$ ينتج لدينا المصنف التالي : $h:{\mathcal {X}}\rightarrow {\mathcal {Y}}$ الذي يقوم بإسقاط الكائن : $\mathbf {x} \in {\mathcal {X}}$ على عنوانه التصنيفي (زمرته التصنيفية classification label ) $y\in {\mathcal {Y}}$.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 أمثلة على خوارزميات التصنيف

• Linear classifiers
  • Fisher's linear discriminant
  • Logistic regression
  • Naive Bayes classifier
  • Perceptron
• k-nearest neighbor
• Boosting
• Decision trees
• Neural networks
• Bayesian networks
• Support vector machines
• Hidden Markov models

 مجالات التطبيق

• Computer vision
  • Medical Imaging and Medical Image Analysis
  • Optical character recognition
• Geostatistics
• Speech recognition
• Handwriting recognition
• Biometric indentification
• Document classification
• Internet search engines
• Credit scoring

 انظر أيضا

• Data mining
• منطق ضبابي
• استرجاع المعلومات

هذه المقالة عبارة عن بذرة تحتاج للنمو والتحسين؛ فساهم في إثرائها بالمشاركة في تحريرها.

هذه المقالة عبارة عن بذرة تحتاج للنمو والتحسين؛ فساهم في إثرائها بالمشاركة في تحريرها.