Fulltext

User (K-Means) for clustering in Data Mining with application

استخدام خوارزمية (K-Means) للعنقدة في تنقيب البيانات (Data Mining) مع واقع تطبيقي

قتيبة نبيل نايف --- محي الدين خلف أيوب

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 91 Pages: 389-406
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

The great scientific progress has led to widespread Information as information accumulates in large databases is important in trying to revise and compile this vast amount of data and, where its purpose to extract hidden information or classified data under their relations with each other in order to take advantage of them for technical purposes. And work with data mining (DM) is appropriate in this area because of the importance of research in the (K-Means) algorithm for clustering data in fact applied with effect can be observed in variables by changing the sample size (n) and the number of clusters (K) and their impact on the process of clustering in the algorithm.

ان التقدم العلمي الكبير أدى الى الانتشار الواسع للمعلوماتية بحيث اصبحت المعلومات تتراكم بشكل هائل في قواعد بيانات كبيرة , وهنا تكمن اهمية البحث في محاولة تنقيح وتبويب هذا الكم الهائل من البيانات وتصنيفها بحيث تؤدي الغرض المطلوب في استخراج المعلومات المخفية او في تصنيف البيانات بموجب علاقاتها ببعضها بغية الافادة منها لأغراض تقنية . وان العمل بمصطلح التنقيب في البيانات (Data Mining) يعد ملائم في هذا المجال لأهمية البحث في استخدام خوارزمية K-Means)) لتصنيف البيانات بأسلوب تقني في واقع تطبيقي مع ما يمكن من ملاحظة التأثير في المتغيرات (v) من خلال تغيير حجم العينة (n) وكذلك عدد العناقيد (K) واثرهما في عملية العنقدة في مراحل الخوارزمية ، من خلال تكوين عناقيد مثالية بحيث تحقق مجموعة بيانات جديدة ومفيدة تجيب عن كل الاستفسارات وبحسب صفات البيانات (Object) العائدة لخوارزمية البحث وبحسب متغيرات البحث (V) المطبقة في برنامج الجانب التطبيقي.

Keywords

object --- data mining --- clustering --- machine learning --- algorithm --- العناصر ، تنقيب البيانات ، العنقدة ، التعليم الالي ، الخوارزمية.