عادةً ما تكون البيانات غير منظمة أو مصنفة بشكل واضح، مما يجعل تحليلها وفهمها مهمة معقدة. و هنا يظهر دور التجميع (Clustering) كأداةٍ ذكية قادرة على ترتيب الفوضى واكتشاف الأنماط الخفية من دون أي إشراف مسبق.
فتخيل أنك في حفلة كبيرة جداً، ولا تعرف أي شخص فيها. فجأة، تبدأ بملاحظة أن هناك مجموعات صغيرة من الناس يتحدثون معاً: هؤلاء يحبون كرة القدم، هؤلاء يعشقون القهوة، وآخرون يناقشون آخر مسلسل على نتفلكس. دون أن يسألك أحد، تبدأ تلقائياً في تصنيف الحاضرين في ذهنك إلى مجموعات . كذلك الأمر الحاسوب يمتلك القدرة على فعل ما يفعله عقلك في هذه الحفلة كتمييز الأشخاص المتشابهين وجمعهم معاً في مجموعات بفضل قوة التجميع.
في هذا المقال سنتعرف على مفهوم التجميع (Clustering) في تعلم الآلة، أبرز خوارزمياته مثل K-Means وDBSCAN، وتطبيقاته في تحليل البيانات والتسويق والعلوم.
التجميع هو أحد أساليب التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) ، إذ لا تحتاج الخوارزمية إلى بيانات مصنفة مسبقاً. بدلاً من ذلك يترك التجميع للخوارزمية حرية استكشاف البيانات وكشف الأنماط المخفية فيها دون أي توجيه أو تسمية مسبقة وتحديد المجموعات (Clusters) بشكل تلقائي استناداً إلى التشابه بين عناصرها. بمعنى آخر، إذا كانت لدينا نقاط بيانات عشوائية وغير منظمة، فيكون الهدف الأساسي لخوارزمية التجميع هو التأكد من أن العناصر الموجودة داخل المجموعة الواحدة تشترك في خصائص متشابهة قدر الإمكان، ومختلفة بوضوح عن المجموعات الأخرى.
تتعدد استخدامات التجميع في مجالات مختلفة، مما يجعله أداة أساسية في تحليل البيانات data analysis واستخراج الرؤى. أبرزها:
كما يمكن استخدام التجميع في مجالات علمية :
يوجد العديد من خوارزميات التجميع، كل منها له نهجه الفريد في تقسيم البيانات. من أشهر هذه الخوارزميات:
التي تعد أبسطها وأكثرها انتشاراً فهي نقطة البداية للكثيرين. تعمل هذه الخوارزمية على تقسيم البيانات إلى عدد محدد مسبقاً من المجموعات (k) بناءً على أقرب مركز لكل مجموعة، مما يجعلها فعالة وسريعة لكنها تتطلب تحديد عدد المجموعات في البداية.
الجميل في هذه الخوارزمية أنها تعمل بطريقة تكرارية بسيطة لكنها فعالة. في البداية يتم تعيين كل نقطة بيانات إلى أقرب مركز أو ما يُعرف بالـ Centroid. بعد ذلك تُعاد حسابات مراكز المجموعات وفقاً للنقاط التي انضمت إليها، بحيث يصبح كل مركز أقرب ما يمكن لعناصر مجموعته. تستمر هذه العملية من تعيين وتحديث حتى تصل المجموعات إلى حالة استقرار، أو حتى يُستوفى عدد محدد مسبقاً من التكرارات.
تُقدم خوارزمية Hierarchical Clustering منهجاً مختلفاً، حيث تبني شجرة هرمية (Dendrogram) لتمثيل العلاقات بين المجموعات، تُنفذ إما بالدمج (Agglomerative) أو بالتقسيم (Divisive)، مما يسمح بفهم العلاقات بين المجموعات على مستويات مختلفة.
خوارزمية DBSCAN، تتميز بقدرتها على تجميع النقاط المتجاورة في مناطق ذات كثافة عالية لتحديد المجموعات، وفي نفس الوقت قادرة على اكتشاف النقاط الشاذة أو المتطرفة (Outliers) وتتجاهلها ، مما يجعلها مناسبة للبيانات التي تحتوي على أشكال معقدة وتكتلات غير منتظمة. كما وأنها لا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقاً.
وكمقارنة بين DBSCAN و K-Means نجد أن الأمر يعتمد على البيانات:
رغم أهميته، يواجه التجميع عدة تحديات منها:
للتأكد من أن عملية التجميع قد أعطت نتائج دقيقة وذات معنى، يلجأ الباحثون إلى استخدام مجموعة من المقاييس الخاصة بتقييم الجودة. من أبرز هذه المقاييس:
معامل السيلويت (Silhouette Score) الذي يقيس مدى تجانس العناصر داخل المجموعة مقارنة ببعدها عن المجموعات الأخرى ومن خلاله يمكنك أن تعرف
عدد المجموعات الأمثل (Optimal k) في K-Means. كذلك نستخدم مؤشر Davies–Bouldin لقياس درجة الفصل بين المجموعات، بينما يساعد مؤشر Dunn في تحديد مدى تمايز المجموعات عن بعضها البعض. هذه الأدوات تمنح صورة أوضح عن جودة التجميع ومدى صلاحيته للتحليل أو التطبيقات العملية.
وفي الختام التجميع ليس مجرد خوارزمية حسابية، بل هو أداة قوية لتنظيم الفوضى في عالم البيانات. تمامًا كما يجتمع عشاق كرة القدم أو محبي القهوة في مجموعات، تساعد خوارزميات التجميع على اكتشاف “الصداقات” الخفية بين النقاط.
في المرة القادمة التي تعمل فيها على مجموعة بيانات ضخمة، تذكر أنك لم تعد مجرد مراقب، بل منظم للحفلة الرقمية الذي يكشف الأنماط الخفية وراء الأرقام.
Optimized by Seraphinite Accelerator