تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
دراسة احصائية حول تحليل المركبات الرئيسية للنماذج المختلطة
A STATISTICAL STUDY ABOUT PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS OF MIXTURE MODELS
 
الموضوع : كلية العلوم 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : يستخدم علماء البيانات خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي للعثور على أنماط في البيانات الضخمة التي تؤدي إلى رؤى عملية. لمعالجة هذه البيانات بشكل صحيح ، نحتاج إلى فحص ما إذا كان يمكن تفسيرها في مساحة منخفضة الأبعاد أم لا. في هذا البحث ، نستخدم تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتمثيل البيانات من الفضاء ذي الأبعاد العالية إلى الفضاء ذو الأبعاد المنخفضة والتعبير عن البيانات بهذه الطريقة لتسليط الضوء على أوجه التشابه والاختلاف بينهما. ثم اقترحنا سيناريوهين: الأول يتعامل مع البيانات المخفضة كنموذج خليط Gaussian واحد. بعد ذلك ، نحصل على تقديرات المعالم باستخدام خوارزمية التوقع إلى أقصى حد (EM) . يتم تطبيق طريقة التجميع على بيانات مخفضة ، ثم تلائم نموذج الخليط في البيانات الجديدة عن طريق أخذ المتوسطات الطبقية كقيم أولية للمتوسطات لوسائل نموذج الخليط. السيناريو الثاني هو التعامل مع كل متغير في البيانات المخفضة بشكل فردي ، مرة عن طريق تركيب نموذج خليط Gaussian على كل متغير ، والمرة الأخرى عن طريق تركيب نموذج خليط Cauchy على كل متغير أيضًا. تتجلى فائدة استخدام نموذج خليط Cauchy في قدرته على التعامل مع البيانات غير المتجانسة وتلك ذات القيم المتطرفة. تم تقدير معلمات النموذج بناءً على خوارزمية تعظيم التوقعات (EM) .أثبتت فعالية الأساليب التي تمت مناقشتها من خلال دراسة المحاكاة ومجموعات البيانات الحقيقية. في هذا البحث ، ناقشنا أيضًا تحليل المكونات الرئيسية للبيانات المختلطة (PCAMIX) وأظهرنا مدى فائدتها في معالجة البيانات الواقعية. في الوقت الحاضر ، معظم قواعد البيانات هي بيانات مختلطة ، مما يعني أن هناك مجموعة من المتغيرات الكمية والفئوية في قاعدة البيانات. يتم استخدام طريقة PCAMIX للتعامل مع هذا النوع من قواعد البيانات والسماح بجمع المعلومات الإحصائية على المجتمع المدروس. يتم التحقق من كفاءة PCAMIX باستخدام البيانات المتوفرة في حزمة R بالإضافة إلى بيانات المحاكاة. 
المشرف : د. زكية إبراهيم كلنتن 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1441 هـ
2020 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Thursday, August 6, 2020 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
ندى عائض القحطانيAlqahtani, Nada Ayedباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 46658.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث