PL9fwy3NUQKwYNuAEg27anya7EYamnohGd/9N2D6-T56oQ_postprocess.srt

1
00:00:00,000 --> 00:00:03,180
بسم الله والحمد لله و الصلاة والسلام علي رسول الله

2
00:00:03,180 --> 00:00:06,300
أهلا وسهلا بكم في الدوس التاني من chapter ال

3
00:00:06,300 --> 00:00:10,140
clustering كنا في التسجيل السابق تكلمنا عن ال

4
00:00:10,140 --> 00:00:12,640
clustering بشكل عام وقلت ال clustering هي عبارة عن

5
00:00:12,640 --> 00:00:17,820
تقسيم ال data set إلى مجموعات محددة عددها مسبقا

6
00:00:17,820 --> 00:00:22,870
بناء على تقارب أو تشابهالـ instances اللي موجودة

7
00:00:22,870 --> 00:00:27,250
في ال data set اللي موجودة يعنى وكنا خلصنا في

8
00:00:27,250 --> 00:00:29,990
نهاية المحاضرة انه احنا فعل .. او في نهاية التسجيل

9
00:00:29,990 --> 00:00:35,410
عفوا ان احنا فعليا ال .. ال clustering واحد من

10
00:00:35,410 --> 00:00:39,130
اتنين اما partition ال clustering او hierarchical

11
00:00:39,130 --> 00:00:42,110
clustering فال partition ال clustering معناته ان

12
00:00:42,110 --> 00:00:44,110
انا بتكون ال groups او المجموعات اللي عندي

13
00:00:44,110 --> 00:00:47,690
disjoint مافيش بينها او non overlapped مافيش في

14
00:00:47,690 --> 00:00:52,660
بينهم تقاطعفي الاناصر يعني كل element موجود في

15
00:00:52,660 --> 00:00:55,660
مجموعة واحدة فقط لكن بالـ Hierarchical Clustering

16
00:00:55,660 --> 00:00:58,540
لما انا بكون في عنده Hierarchical Tree أو في عنده

17
00:00:58,540 --> 00:01:01,000
Hierarchical معينة لأ بيصير في عنده ممكن ال

18
00:01:01,000 --> 00:01:05,380
element اللي بينتمي لأكثر من cluster تماما مثل

19
00:01:05,380 --> 00:01:09,620
علاقة الأعداد أو المجموعات الأرقام مع بعضها اليوم

20
00:01:09,620 --> 00:01:13,100
ان شاء الله تعالى زي ما احنا متفقين انه هنبلش في

21
00:01:13,100 --> 00:01:19,190
موضوع ال Partitional Clusteringطبعاً لما أتكلم على

22
00:01:19,190 --> 00:01:27,050
الـ Partition & Clustering يعني أنني أتكلم على ..

23
00:01:27,050 --> 00:01:31,110
عفوا تمام

24
00:01:31,110 --> 00:01:32,030
أنا أريد الـ pointer

25
00:01:34,890 --> 00:01:37,510
عندما أتكلم عن الـ Partitional Clustering يعني

26
00:01:37,510 --> 00:01:42,010
أنني أبحث عن الـ Natural Groups للـ Components

27
00:01:42,010 --> 00:01:45,390
اللي موجودة عندي على ال data اللي موجودة بناء على

28
00:01:45,390 --> 00:01:50,110
تشابه معين أو بعض التشابه في العناصر اللي موجودة

29
00:01:50,110 --> 00:01:54,890
عندها وبالتالي ال cluster هنا في ال Partitional

30
00:01:54,890 --> 00:01:58,390
Clustering أنا أجسم العناصر زي ما قلنا مجموعات أو

31
00:01:58,390 --> 00:02:00,930
توزيع طبيعي أو أبحث عن توزيع طبيعي لل data بحيث

32
00:02:00,930 --> 00:02:06,420
أنه يكون عند كل element موجود في مجموعة واحدةوفي

33
00:02:06,420 --> 00:02:09,900
نفس

34
00:02:09,900 --> 00:02:14,960
الوقت، الـ Clustering Algorithm يدّيني الـ

35
00:02:14,960 --> 00:02:20,080
Centroid أو النقطة الأساسية التي تتمثل مركز الـ

36
00:02:20,080 --> 00:02:24,860
Centerأو بتمثل المركز تبعت ال cluster اللي موجود

37
00:02:24,860 --> 00:02:29,260
عندها المركز ال cluster أو المجموعة اللي موجودة

38
00:02:29,260 --> 00:02:35,460
عندها عشان أحدد العضوية ال cluster هذا يعني انا زي

39
00:02:35,460 --> 00:02:40,140
ما قلنا سابقا هي عبارة عن مجموعات معروفة مسبقا

40
00:02:40,140 --> 00:02:51,760
يعني واحدتلت مجموعات ترقيم

41
00:02:51,760 --> 00:02:58,800
مجرد اسم للمجموعة عشان هيك انا بحدد عضوية

42
00:02:58,800 --> 00:03:04,840
المجموعات ال algorithm بياخد ال data points اللي

43
00:03:04,840 --> 00:03:10,210
موجودة عندى هنا وبحسب ال instances ما بينهموبين

44
00:03:10,210 --> 00:03:12,690
الـ Centroid اللي موجودة عندها طب ال Centroid اللي

45
00:03:12,690 --> 00:03:15,110
هي ال centers اللي اتفقنا عليها مش موجودة عندى اول

46
00:03:15,110 --> 00:03:18,510
مرة بياخدها بشكل عشوائي و بروح بجسم يعنى بروح

47
00:03:18,510 --> 00:03:23,190
بياخد مجموعة طبعا الان في عندى المجموعة بتكون شفاي

48
00:03:23,190 --> 00:03:27,010
لما يكون فيها على الأقل عنصر واحد فإيش هو بروح

49
00:03:27,010 --> 00:03:30,690
بفترض بروح بفترض ان كل مجموعة بتبدأ بعنصر واحد

50
00:03:30,690 --> 00:03:34,430
اللي هو بمثل ال center و بصير بعد ذلك يدور على

51
00:03:36,540 --> 00:03:39,920
العضوية المجموعات على قرب الـ element من الـ

52
00:03:39,920 --> 00:03:42,800
center هذا كل مكان قريب ل center من التلاتة هدول

53
00:03:42,800 --> 00:03:45,880
فهو بيتم ال مجموعة اللي بتمثلها ال center اللي

54
00:03:45,880 --> 00:03:50,500
موجود عندها و ال output طبعا من ال algorithm هذا

55
00:03:50,500 --> 00:03:55,170
هي عبارة عن عمليةdescription أو statistical

56
00:03:55,170 --> 00:03:59,670
description وصف إحصائي لل data set الموجودة مين هو

57
00:03:59,670 --> 00:04:03,490
ال centroid وإيش هي البيانات اللي موجودة عليه وإيش

58
00:04:03,490 --> 00:04:07,890
هي البيانات اللي موجودة في داخل ال clusters ال

59
00:04:07,890 --> 00:04:11,470
cluster اللي موجود عندها طبعاً لما أنا بتكلم انه

60
00:04:11,470 --> 00:04:14,450
كي عند الكيمين ال cluster algorithm من أشهر ال

61
00:04:14,450 --> 00:04:17,390
algorithm وأبسطها في الفهم في اللي استخدم مع ال

62
00:04:17,390 --> 00:04:22,040
cluster طبعاً كي العددالذي نتكلم عليه و الـ means

63
00:04:22,040 --> 00:04:25,820
المقصود فيه المتوسط الحسابي للنقاط اللي موجود

64
00:04:25,820 --> 00:04:33,240
عندها ال .. طبعاً قلنا أبسط algorithm وهو الأكثر

65
00:04:33,240 --> 00:04:36,880
استخدامه في عملية ال clusterings الموجودة بدور على

66
00:04:36,880 --> 00:04:40,960
center يجتهد ال algorithm أو ال algorithm بحاول

67
00:04:40,960 --> 00:04:46,300
يدور على centers و بال center هذا بمثلمطبقة معينة

68
00:04:46,300 --> 00:04:50,380
بتمثل ال cluster و بضل يعيد في العملية اللى موجودة

69
00:04:50,380 --> 00:04:54,360
عندى هن هم عبارة عن قطبتين زى ما قولنا بروح باخد

70
00:04:54,360 --> 00:04:59,260
center و ال center هذا بروح بجيب العناص بشوف من

71
00:04:59,260 --> 00:05:02,540
العناص القريبة منه لحسب عنه يعني لو انا قلتله في

72
00:05:02,540 --> 00:05:06,500
عندي مثلا اربع مجموعات معناته في عندي اربع نقاط

73
00:05:06,500 --> 00:05:09,900
رئيسية اربع نقاط مركزية اللى هى ال centers تبع ال

74
00:05:09,900 --> 00:05:12,860
clusters المجموعات اللى عندي و عليها ببدأ يشتغل

75
00:05:12,860 --> 00:05:14,660
الآن ال algorithm هذا بضل

76
00:05:19,120 --> 00:05:27,820
يتكرر بتكرر في عمليتين الأولى بروح بخصص كل data

77
00:05:27,820 --> 00:05:33,420
point لل cluster center يعني الآن المفروض تبعا

78
00:05:33,420 --> 00:05:37,580
لهذه بروح بحدد قرب أو بعض العناصر أو شبه

79
00:05:37,580 --> 00:05:43,180
similarity بحدد تشابه العناصر ال data instances مع

80
00:05:43,180 --> 00:05:48,220
ال centers اللي موجودين عندهاوبالتالي بروح بخصصلي

81
00:05:48,220 --> 00:05:52,060
إياها لل center الأقرب ومن أجل تحقيق هذا الكلام في

82
00:05:52,060 --> 00:05:55,140
عندي distance function أو similarity function اللي

83
00:05:55,140 --> 00:06:02,720
عادة بنسميها distance المفهوم distance أكثر في

84
00:06:02,720 --> 00:06:07,840
الأرقامالان في الـ Included Distance و الـ

85
00:06:07,840 --> 00:06:10,360
Manhattan Distance شوفناهم سابقاً و هنشوفهم الآن

86
00:06:10,360 --> 00:06:13,820
كأن نذكر بعض فيهم جاكارد و Spearsman و Spearman

87
00:06:13,820 --> 00:06:17,680
عفوا و الهامينج و الكوزاين بعد هي كد لما بروح بدور

88
00:06:17,680 --> 00:06:21,860
ال algorithm بظل يكرر في العملية هذه و بخصص ال

89
00:06:21,860 --> 00:06:24,940
instances اللي ال cluster لما يكون في .. لما يثبت

90
00:06:24,940 --> 00:06:28,000
و يبطل تتغير أو يصير فيه يعني تغيير على ال data

91
00:06:28,000 --> 00:06:34,460
اللي موجودةبنذكر مع بعض الـ distance function أو

92
00:06:34,460 --> 00:06:39,880
الـ similarity function لما تكون ال instance عبارة

93
00:06:39,880 --> 00:06:41,480
عن مجموعة من الأرقام

94
00:06:45,320 --> 00:06:47,560
طبعا اللي بنتكلم احنا جاعدين ان ال distance

95
00:06:47,560 --> 00:06:49,860
function هذه او ال similarity function سمناها

96
00:06:49,860 --> 00:06:53,780
similarity او distance function لانه ال .. ال ..

97
00:06:53,780 --> 00:06:58,560
لما انا بده اوصف rows او بده اوصف ارقام قربها او

98
00:06:58,560 --> 00:07:02,720
بعضها من بعضها او تشابهها من بعضها معناه ان انا

99
00:07:02,720 --> 00:07:05,580
جاعل بتكلم على نقاط طبعا لما انا برثم ال object

100
00:07:05,580 --> 00:07:10,120
تكون موجود عندى في ال space او مرسومة عندىحتما

101
00:07:10,120 --> 00:07:13,900
النقطين المتقاربات المسافة اللي بينهم بالدليل على

102
00:07:13,900 --> 00:07:18,680
تشابه العناصر اللي موجودة بينهم طبعا شوية شوية

103
00:07:18,680 --> 00:07:23,260
هتصير الأمور بالنسبة لنا أفضل لو أنا قلت لك في ال

104
00:07:23,260 --> 00:07:25,600
space هذا على سبيل المثال أو قلت لك في ال space

105
00:07:25,600 --> 00:07:34,440
هذا قلت ان في نقطين هذول نقطة هنا ونقطة

106
00:07:34,440 --> 00:07:37,520
هنا ونقطة هنا

107
00:07:41,060 --> 00:07:48,240
من اكثر نقطين متشابهتين او بلاش اقرب نقطين لبعض

108
00:07:48,240 --> 00:07:53,720
حتم

109
00:07:53,720 --> 00:07:59,940
النقطين اللي بينهم ال distance اصغر ما يمكن طيب

110
00:07:59,940 --> 00:08:08,520
لو انا جدي قلت ان في عندى نقطة هنا غير اللون بس لو

111
00:08:08,520 --> 00:08:09,820
قلت ان في عندى نقطة هنا

112
00:08:16,490 --> 00:08:19,670
النقطة هذه أقرب لمين؟ لو انا قلت لك هذه النقطة

113
00:08:19,670 --> 00:08:24,570
تشبه مين؟ تشبه مين؟ مافيش شبه هذه نقطة موجودة في

114
00:08:24,570 --> 00:08:29,690
ال space معناته انا هروح أحسب مسافتها ومسافتها

115
00:08:29,690 --> 00:08:35,250
والمسافة الأقصر هي بتمثل .. هي بتكون أقرب لمين

116
00:08:35,250 --> 00:08:39,730
للنقطة اللي موجودة عندها طبعا احنا كلنا نعرف سابقا

117
00:08:39,730 --> 00:08:44,770
زي ما قلنا المنهات و ال distance اللي موجودةعنا لو

118
00:08:44,770 --> 00:08:50,090
انا افترض ان في عندى 2 نقطين ال X و ال Y كانت 2

119
00:08:50,090 --> 00:08:54,410
points و ال 2 points هدول انا بدى احسب ال distance

120
00:08:54,410 --> 00:08:57,510
بينهم لما اتكلم عن ال Euclidean انا بتكلم عن الجدر

121
00:08:57,510 --> 00:09:03,550
الترديعي لمجموع مربعات الفروق ما بين مكونات

122
00:09:03,550 --> 00:09:06,450
النقطين اللى موجودة عندى

123
00:09:09,550 --> 00:09:16,450
وطبعاً كذلك الان مع الان بينما المنهات ال distance

124
00:09:16,450 --> 00:09:20,970
هي عبارة عن مجموع القيم المطلقة للفروق ما بين

125
00:09:20,970 --> 00:09:24,270
مكونات النقاط اللي موجودة عنا

126
00:09:26,900 --> 00:09:31,120
و طبعا هاي قولنا احنا سابقا انه انا لما بتكلم على

127
00:09:31,120 --> 00:09:36,820
منهار بتكلم على ال Euclidean معناته بتكلم على الخط

128
00:09:36,820 --> 00:09:40,200
المستقيم اللي باللون الأخضر هذا اللي هو بتطبق

129
00:09:40,200 --> 00:09:43,840
نظرية في ال course بين اي نقطين و لما بتكلم على

130
00:09:43,840 --> 00:09:47,960
المنهار تاني معناته بتكلم على الدقاق اللي موجودة

131
00:09:47,960 --> 00:09:53,860
عندها شكلي لما خدت العناصر

132
00:09:57,090 --> 00:10:12,650
ماعدلتش الرسم تبعتي كده

133
00:10:12,650 --> 00:10:13,030
صح

134
00:10:19,600 --> 00:10:26,360
الان لو انا بدأ اخد نظرة في جيف الفايل الجيف بكتشر

135
00:10:26,360 --> 00:10:30,800
اللي موجودة قدامي اللحظه انا بتكلم على عشرة

136
00:10:30,800 --> 00:10:34,180
iterationأنا بدأت من iteration رقم واحد اتنين

137
00:10:34,180 --> 00:10:38,160
تلاتة اربعة و لاحظوا معايا ان المربعات هذه هي ال

138
00:10:38,160 --> 00:10:41,920
center او ال centroid لل clusters انا بقول جسم ال

139
00:10:41,920 --> 00:10:45,200
data لاربع مجموعات و ال data هاي كلها مختلطة مع

140
00:10:45,200 --> 00:10:49,420
بعضها بدأت الانس بناء على ال centers الألوان تتوجه

141
00:10:49,420 --> 00:10:53,700
مع بعض مع كل iteration وهذا فعليا اللي بسوي ال K

142
00:10:53,700 --> 00:10:59,170
meanانه بياخد random center في الأول و بعدها بيحسب

143
00:10:59,170 --> 00:11:02,210
ال distance بين ال centers هاي و كل النقاط اللي

144
00:11:02,210 --> 00:11:06,950
موجودة و كل النقطة بتصنف مع ال center بناء على

145
00:11:06,950 --> 00:11:10,610
shortest distance أو ال similarity function اللي

146
00:11:10,610 --> 00:11:15,350
احنا بنعرفهاكصورة ثابتة هي ال data set روحت قولتله

147
00:11:15,350 --> 00:11:18,990
جسملي اياهم لمجموعات فراح اخدت تلات مجموعات طبعا

148
00:11:18,990 --> 00:11:23,270
هان اللي هي اخدت المثلثات هتمثلت three different

149
00:11:23,270 --> 00:11:27,970
centers ايهم حتى لو كان لان ال selection الاولى لل

150
00:11:27,970 --> 00:11:31,170
centers الاولية by random حتى لو كانوا كلهم

151
00:11:31,170 --> 00:11:35,210
موجودين مع بعض الا غير انه بيشتغل في ال .. لو اجوا

152
00:11:35,210 --> 00:11:38,220
كلهم في نفس ال center ماعندي مشكلةلأنه بعد ذلك

153
00:11:38,220 --> 00:11:44,220
سيقوم باختيار الـ average أو الـ main تبعتهم فقال

154
00:11:44,220 --> 00:11:47,440
لي هاي ال data افترض في ال initialization زي ما

155
00:11:47,440 --> 00:11:50,820
قلنا هى ياخذ ال random centers three centers حسب

156
00:11:50,820 --> 00:11:55,980
المطلوب by random وراح بدأ يخصص المجموعات فراح بدأ

157
00:11:55,980 --> 00:11:56,440
يحسب

158
00:12:01,830 --> 00:12:04,830
اللي قلنا أننا هنعمل initialization حطّد الـ three

159
00:12:04,830 --> 00:12:09,710
-centroid أو الـ three-center by random و بعد هيك

160
00:12:09,710 --> 00:12:13,130
بدأ يخصص النقاط بناء على ال distance طبعا يا جماعة

161
00:12:13,130 --> 00:12:16,210
الخير لما انا بدي اجي اتكلم النقطة high أو النقطة

162
00:12:16,210 --> 00:12:22,490
high high distance هان و هحسبها مع هان و هحسبها مع

163
00:12:22,490 --> 00:12:31,520
هان و هصنفها لأقرب center لأقصر مسافةوبالتالي

164
00:12:31,520 --> 00:12:35,000
الأحمر هنا صارت هذه كل النقاط طبعا هذه النقاط هي

165
00:12:35,000 --> 00:12:37,680
أقرب للأخضر وهذه الأزرق فضلك في ال iteration

166
00:12:37,680 --> 00:12:43,670
التانية الآن في الخطوة التاليةأسرح سواهي يتحدد

167
00:12:43,670 --> 00:12:48,470
الأحمر كلياته الأزرق فرح حسب المتوسط لكل النقاط

168
00:12:48,470 --> 00:12:51,770
اللي باللون الأخضر المتوسط لكل النقاط اللي بالأحمر

169
00:12:51,770 --> 00:12:55,830
المتوسط لكل النقاط اللي بالأزرق الداكن بينجوسين

170
00:12:55,830 --> 00:12:58,870
يعني حسب ال main لكل ال cluster بشكل مستقل

171
00:12:58,870 --> 00:13:02,610
والمتوسط هذا هو أخدوا ال centroid لل next

172
00:13:02,610 --> 00:13:06,750
iteration recompute ال center هي حسب ال center من

173
00:13:06,750 --> 00:13:12,020
جديدو راح ايش بدأ reassigning بدا يروح يعمل ال

174
00:13:12,020 --> 00:13:15,780
center التاني و بعدها بحسب بعد ما بخلص بحسب ال

175
00:13:15,780 --> 00:13:19,640
center كمان مرة و بروح بخصص النقاط و بحسب ال

176
00:13:19,640 --> 00:13:24,700
center كمان مرة و بخصص النقاط لحد ما يصير بعد هيك

177
00:13:24,700 --> 00:13:27,940
ان ال center مايصيرش فيه عليه تغيير او بينجوسين

178
00:13:27,940 --> 00:13:32,140
تبطل النقاط تتنقل تتنقل ما بين ال cluster و التاني

179
00:13:32,140 --> 00:13:35,080
طبعا هذا هو لكن

180
00:13:38,840 --> 00:13:43,860
النجاح الكيميي بيعتمد على عدد ال clusters اللي انا

181
00:13:43,860 --> 00:13:49,080
بطلبه يعني كل ما قلتله ديني عدد cluster صح بكون

182
00:13:49,080 --> 00:13:53,140
انا بشتغل صح طبعا انا لو قلتلكوا ال data هاي و قلت

183
00:13:53,140 --> 00:13:56,640
له two clusters هيديني اياهم اتنين لكن في حين قبل

184
00:13:56,640 --> 00:14:00,080
شوية هي نفس ال data اللي موجودة هاد شفناها و انهم

185
00:14:00,080 --> 00:14:00,980
منفع يكونوا تلاتة

186
00:14:09,150 --> 00:14:16,210
التقسيم يعتمد على عدد ال clusters أو ال k التي

187
00:14:16,210 --> 00:14:24,470
أطلبها منه تعالى نشوف بقول في المثال الأول لجسم ال

188
00:14:24,470 --> 00:14:27,510
data اللى موجودة عنده ل two clusters

189
00:14:30,430 --> 00:14:35,150
الخطوة رقم واحد ان انا هشتغل على random center

190
00:14:35,150 --> 00:14:44,570
random center معناته خليني اخد ال C1 equal 3 و C2

191
00:14:44,570 --> 00:14:48,170
equal 4 طبعا عادة ان ال random selection بتمن خلال

192
00:14:48,170 --> 00:14:51,850
ال data set اللي موجودة الان الخطوة التالية هروح

193
00:14:51,850 --> 00:14:56,730
احسب ال distance او المسافة بين كل element و ال

194
00:14:56,730 --> 00:15:01,460
two centers اللي موجودينعندي و ال two centers اللي

195
00:15:01,460 --> 00:15:10,240
موجودين عندى خليني انا امسحهم بس عشان نوضح ايش

196
00:15:10,240 --> 00:15:19,940
اللي هيصير الآن بعد هيك زي ما قلنا هيكون هياخد ال

197
00:15:19,940 --> 00:15:22,960
element هذا كل element و يحسبه مع ال center الأول

198
00:15:24,010 --> 00:15:28,910
ويحسب الـ distance مع الـ center التاني ويخصصه أو

199
00:15:28,910 --> 00:15:31,550
يحطه في المجموع يعني بين قصين هو الآن أنشأ

200
00:15:31,550 --> 00:15:38,550
مجموعتين فارغات أنشأ مجموعتين فارغات تمام فيهم في

201
00:15:38,550 --> 00:15:42,930
centers فقط مثلتهم تلاتة أو أربعة وراح هيضيف

202
00:15:42,930 --> 00:15:47,490
العناصر في المجموعتين هدول بناء على بعض أو قرب أو

203
00:15:47,490 --> 00:15:51,090
تشابه ال element لما لل centers اللي موجودين هنا

204
00:15:52,930 --> 00:15:58,970
تنين ناقص تلاتة واحد تنين ناقص اربعة اتنين فال

205
00:15:58,970 --> 00:16:04,450
distance ل C واحد اكثر فصنّف ليها هان اربعة ل واحد

206
00:16:04,450 --> 00:16:08,250
اربعة مع تلاتة واحد اربعة مع اربعة صفر اللي هي ال

207
00:16:08,250 --> 00:16:11,150
distance الفرق اللي ما بينهم راحظوا أنا كنت بتكلم

208
00:16:11,150 --> 00:16:12,050
عن absolute value

209
00:16:18,660 --> 00:16:23,420
عشرة لتلاتة سبعة عشرة لاربعة ستة معناته مع ال

210
00:16:23,420 --> 00:16:29,040
cluster التاني اتناشر لتلاتة تسعة اتناشر لاربعة

211
00:16:29,040 --> 00:16:32,120
تمانية معناته مع ال cluster التاني تلاتة تلاتة

212
00:16:32,120 --> 00:16:36,040
لتلاتة صفر تلاتة لاربعة واحد معناته مع ال cluster

213
00:16:36,040 --> 00:16:41,400
الأولشوفت كيف لا حد ما تخلص ال data set ممتاز خلصت

214
00:16:41,400 --> 00:16:44,840
ال data set الآن بروح باخد المتوسط تبع ال cluster

215
00:16:44,840 --> 00:16:50,320
الأول وهذه ال center الجديد و باخد المتوسط تبع ال

216
00:16:50,320 --> 00:16:54,640
cluster التاني وهذه ال center الجديد تبعتها و بعيد

217
00:16:54,640 --> 00:16:59,980
الكرة تبع اللمين لل center الجديدة تمام الآن من

218
00:16:59,980 --> 00:17:03,940
وين الكرة مع ال data set الأصلية تنين مع اتنين و

219
00:17:03,940 --> 00:17:10,760
نص نص لل cluster الأولأربعة في المقارنة مع ستة عشر

220
00:17:10,760 --> 00:17:14,220
طبعاً انا بتكلم اربعة لاتنين و نص واحد و نص اربعة

221
00:17:14,220 --> 00:17:21,120
على ستة عشر معناته بتكلم احد عشر اتن عشر احد عشر و

222
00:17:21,120 --> 00:17:21,360
نص

223
00:17:24,250 --> 00:17:30,690
أربعة ل .. أربعة

224
00:17:30,690 --> 00:17:33,830
ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل ..

225
00:17:33,830 --> 00:17:33,990
ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل ..

226
00:17:33,990 --> 00:17:34,930
أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة

227
00:17:34,930 --> 00:17:35,370
ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل ..

228
00:17:35,370 --> 00:17:35,430
أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة

229
00:17:35,430 --> 00:17:36,570
ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل ..

230
00:17:36,570 --> 00:17:38,710
أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة

231
00:17:38,710 --> 00:17:39,850
ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل .. أربعة ل ..

232
00:17:39,850 --> 00:17:44,650
أربعة ل .. أربعة ل ..

233
00:17:44,650 --> 00:17:49,210
أربعة

234
00:17:49,210 --> 00:17:55,680
لبأوقف و ببطل الشغل لما فعليا ال cluster أو ال

235
00:17:55,680 --> 00:18:01,100
center بعد هيك تثبت لماذا؟ إذا ثبتت ال cluster أو

236
00:18:01,100 --> 00:18:03,640
ال center اللي موجودة عندي هنا معناته أنا مافيش

237
00:18:03,640 --> 00:18:08,180
عندي تليير بعد هيك بنجوسينت صار فيه ثبات و هيك صار

238
00:18:08,180 --> 00:18:11,340
في عندي كل نقطة موجودة في ال cluster الحقيقي اللي

239
00:18:11,340 --> 00:18:14,660
موجود عندك وبعد هيك ستكون كل iteration على الفاضي

240
00:18:15,590 --> 00:18:17,970
لماذا؟ لأن الـ Center لم يتغير بمعنى التوزيع كما

241
00:18:17,970 --> 00:18:22,910
هي و هذه هي أخر توزيع أحصل عليها طيب، تعالى نطبق

242
00:18:22,910 --> 00:18:26,990
نفس المثال لكن مع more dimension في الـ2D بقول أنا

243
00:18:26,990 --> 00:18:31,710
فيه عندي data set مكونة من تمام نقاط اللي بتجسمهم

244
00:18:31,710 --> 00:18:35,730
ل three clusters باعتماد على المنهاتين distance

245
00:18:35,730 --> 00:18:42,570
هذه النقاط اللي موجودة عندها طيب،

246
00:18:42,570 --> 00:18:49,280
by random؟لازم اختار center اخدنا اتنين و عشرة و

247
00:18:49,280 --> 00:18:53,580
اخدنا خمسة و تمانية و اخدنا واحد و اتنين بينفع

248
00:18:53,580 --> 00:18:56,600
التلاتة تكون ورا بعض بينفع random الكلام random

249
00:18:56,600 --> 00:19:02,320
جماعة الخير و بدك تشتغل و تشتغل ال distance زى ما

250
00:19:02,320 --> 00:19:05,640
قولنا هي بتقعد تتكلم و تقول انت ماتستخدم المنهاتن

251
00:19:05,640 --> 00:19:13,370
المنهاتن distance المعرفةالمجموع .. المجموع القيم

252
00:19:13,370 --> 00:19:19,270
المطلقة للفرقات بين عناصر النقاط اللى موجودة عندى

253
00:19:19,270 --> 00:19:24,330
أسهل حاجة هيك ان انا اروح انش جدول بالشكل هذا هى

254
00:19:24,330 --> 00:19:28,230
ال data point اللى عندى وهى ال centers ال initial

255
00:19:28,230 --> 00:19:36,450
centers C1 وC2 وC3طيب الآن بدروح أحسب ال distance

256
00:19:36,450 --> 00:19:43,430
صفر اتنين نقص اتنين صفر زائد عشرة نقص عشرة صفر صفر

257
00:19:43,430 --> 00:19:51,230
اتنين نقص خمسة تلاتة زائد عشرة نقص اتنين عشرة نقص

258
00:19:51,230 --> 00:19:58,990
تمانية اتنين يعني مجموعة خمسة اتنين نقص واحد واحد

259
00:19:58,990 --> 00:20:02,530
زائد عشرة نقص اتنين تمانية

260
00:20:05,340 --> 00:20:11,700
الان مباشرة بقدر اقرر ان هذا اقصرDistance موجودة

261
00:20:11,700 --> 00:20:15,460
اللي هي الصفر معناته هذا أقرب ما يكون من ال

262
00:20:15,460 --> 00:20:19,420
cluster الرقم واحد من ال center الأول فهو بينتمل

263
00:20:19,420 --> 00:20:23,980
ال cluster الأول بعيد الكرة مرة تانية اتنين ناقص

264
00:20:23,980 --> 00:20:30,000
اتنين صفر خمسة ناقص عشرة خمسة هي خمسة الآن اتنين

265
00:20:30,000 --> 00:20:37,850
ناقص خمسة تلاتة خمسة ناقص تمانية تلاتة معناته ستة2

266
00:20:37,850 --> 00:20:45,330
-1 1 5-2 3 1 3 4 يعني الـ distance الأقصر هي عبارة

267
00:20:45,330 --> 00:20:48,630
عن الأربعة فهذا أقرب ما يكون لك لل cluster رقم

268
00:20:48,630 --> 00:20:56,310
تلاتة مع كذلك هنا 8-2 6 4-10 6 طبعا ليش أربعة نقص

269
00:20:56,310 --> 00:20:58,870
عشرة ستة لما نتكلم بال absolute value من هاتين

270
00:20:58,870 --> 00:21:03,640
distance ما تنسوشالـ distance التانية سبعة الـ

271
00:21:03,640 --> 00:21:07,900
distance التالتة التاسعة معناته أنا أقصر مسافة

272
00:21:07,900 --> 00:21:13,640
تسعة معناته في ال cluster التاني خمسة صفر لاحظوا

273
00:21:13,640 --> 00:21:16,620
لأن ال data set أو ال centers أخدتها معايا فلازم

274
00:21:16,620 --> 00:21:20,080
تطلع معايا أصفر بشكل أو بأخر لأ في أي حسب ال

275
00:21:20,080 --> 00:21:23,920
center اللي موجود عندها فلما حسبنا تمام تمام حسبنا

276
00:21:23,920 --> 00:21:31,360
كل ال distances وزعنا التمن عناصرعلى ال classes

277
00:21:31,360 --> 00:21:37,460
اللي موجودة يعني a1 في c1 من ال cluster الأول a2 و

278
00:21:37,460 --> 00:21:44,240
a7 في ال cluster التالت a3 و a4 و a5 و 6 و 8 في ال

279
00:21:44,240 --> 00:21:50,120
cluster التاني تمام هذه التوزيع اللي عندى بناء على

280
00:21:50,120 --> 00:21:55,100
ال clusters اللي موجودة عندها إيش المطلوب مني الآن

281
00:21:55,100 --> 00:21:59,960
المطلوب مني الآن أحسب ال main لكل cluster

282
00:22:03,450 --> 00:22:06,670
يعني متوسط النقاط اللي في اللون الأسود في ال

283
00:22:06,670 --> 00:22:10,530
cluster الأول هيهم بروح بجمع النقاط اللي بتاخد

284
00:22:10,530 --> 00:22:14,050
واحد اللي في ال cluster الأول و بحسب المتوسط

285
00:22:14,050 --> 00:22:17,730
تبعتها مافيش غير النقطة مانا في المتوسط تبعتها مثل

286
00:22:17,730 --> 00:22:21,070
مغير هذا ال center ماتغيرش اللي باللون الأزرق هيهم

287
00:22:21,070 --> 00:22:28,650
تنتين نين زائد واحد تلاتة يعني واحد ونص خمسةسبعة و

288
00:22:28,650 --> 00:22:32,550
أثنين عفوا سبعة يعني تلاتة و نص هذا ال center

289
00:22:32,550 --> 00:22:36,570
التالت ال center التاني هيكون عبارة عن تمانية

290
00:22:36,570 --> 00:22:41,930
زيادة خمسة زيادة سبعتاش هي عشرين وهي ستة ستة و

291
00:22:41,930 --> 00:22:45,870
عشرين هي تلاتين تلاتين على واحد اتنين تلاتة اربع

292
00:22:45,870 --> 00:22:53,500
خمسة يعني ستةثلاثين على خمسة ستة و ايه في اندي هان

293
00:22:53,500 --> 00:23:03,800
اتناش سبعتاش اتنين و عشرين اتناش

294
00:23:03,800 --> 00:23:08,200
سبعتاش واحد و عشرين تلاتين برضه ستة و ستة معلنات

295
00:23:08,200 --> 00:23:12,260
ال news centers تبعتي انا هتكون بعد الحسبة تبعتي

296
00:23:12,260 --> 00:23:19,780
اتنين و عشرةبالمتوسطات 6 6 1.5 3.5

297
00:23:22,880 --> 00:23:26,580
سينترز لاحظوا أنا ما زلت ماتكلم من ال first

298
00:23:26,580 --> 00:23:30,280
iteration اللي موجودة عندي الآن هاخد ال new

299
00:23:30,280 --> 00:23:34,600
centers هدول و اروح فيهم على ال next iteration او

300
00:23:34,600 --> 00:23:37,680
ال second iteration هاي حطيت ال centers اللي جديدة

301
00:23:37,680 --> 00:23:41,080
اللي موجودة عندي هان و بديت احسب المسافة من جديد

302
00:23:41,080 --> 00:23:46,520
بديت احسب المسافة من جديد و بنفس الكلام الآن بحسب

303
00:23:46,520 --> 00:23:49,720
على ال centers الجديدة مع كل raw اللي موجود عندي

304
00:23:49,720 --> 00:23:54,400
هان و باخدلأ مع نهاية العملية بروح بحسب ال centers

305
00:23:54,400 --> 00:23:58,180
بحسب ال main لل centers اللي موجودة هيصار في عندي

306
00:23:58,180 --> 00:23:59,340
واحد و واحد

307
00:24:02,460 --> 00:24:07,000
الان سار في عندي واحد و واحد هي اتنين و اربعة ستة

308
00:24:07,000 --> 00:24:12,380
على اتنين تلاتة عشرة او تسعة تسعتاش تمانية و عفوا

309
00:24:12,380 --> 00:24:15,960
تسعة و نص هذا ال center الجديدة اللي هشتغل عليها

310
00:24:15,960 --> 00:24:19,160
وبالتالي انا هروح في iteration تالتة لان ال

311
00:24:19,160 --> 00:24:22,060
centers مختلفة تماما عن ال centers اللي موجودة

312
00:24:22,060 --> 00:24:26,040
هتركي كمالية الحسبة نفس الكيفية لحد ما تثبت معاك

313
00:24:26,270 --> 00:24:29,230
للـ clusters اللي موجود عندك هنا طبعا فى كل ال

314
00:24:29,230 --> 00:24:32,430
slide هذه تكتبها على ورقة أو تطبق عليها و تطبقها و

315
00:24:32,430 --> 00:24:34,970
تجرب ال center التاني و التالتة و الرابعة و ال

316
00:24:34,970 --> 00:24:41,310
iteration طبعا متى بده يجف بده يجف لما فعليا يبطل

317
00:24:41,310 --> 00:24:47,950
ال center عندي يتغير تمام okay طبعا لأنه فى مشكلة

318
00:24:47,950 --> 00:24:52,390
أحيانا بالمين بتظهر معايا لو كان فى عندي ال data

319
00:24:52,390 --> 00:24:57,440
مش معمولةpre processing صح يعني فى عندي out layer

320
00:24:57,440 --> 00:25:03,040
زى هى دى الان لو أنا جيت قولتلك المتوسط الحسابى

321
00:25:03,040 --> 00:25:06,120
اللى هدول واحد و تلاتة و خمسة و سبعة و تسعة

322
00:25:06,120 --> 00:25:10,780
هتقولليها okay cancer لكن لو أنا قولتلك بدل التسعة

323
00:25:10,780 --> 00:25:16,660
عندي الف وتسعة هيكون متوسط الحسابى جديش متسعة و

324
00:25:16,660 --> 00:25:21,060
خمسة معناته ال center تبع هيكون بعيد جداالـ Center

325
00:25:21,060 --> 00:25:25,100
تبعي بعيد جداً معناته يزيد من نقطة الـ convergence

326
00:25:25,100 --> 00:25:33,440
وممكن فعليا يدينا نتيجة خطأ انت تخيل ان ال data

327
00:25:33,440 --> 00:25:39,480
set 10 عبارة

328
00:25:39,480 --> 00:25:40,400
عن مجموعات

329
00:25:53,650 --> 00:25:59,290
هذه النقطة هي الـ 250 لما تكون هذه الـ Center

330
00:25:59,290 --> 00:26:01,830
فتأخذ هذه العناصر معاها

331
00:26:04,130 --> 00:26:09,170
لأنها الأقرب لما تختار المتوسط سيصبح هنا و هنا و

332
00:26:09,170 --> 00:26:11,250
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

333
00:26:11,250 --> 00:26:13,170
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

334
00:26:13,170 --> 00:26:13,430
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

335
00:26:13,430 --> 00:26:14,550
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

336
00:26:14,550 --> 00:26:14,930
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

337
00:26:14,930 --> 00:26:15,310
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

338
00:26:15,310 --> 00:26:17,490
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

339
00:26:17,490 --> 00:26:20,790
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

340
00:26:20,790 --> 00:26:21,690
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

341
00:26:21,690 --> 00:26:21,710
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

342
00:26:21,710 --> 00:26:21,730
هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و هنا و

343
00:26:21,730 --> 00:26:32,670
هنا و هنا و هنا و هنا و

344
00:26:32,670 --> 00:26:36,780
هنا و هناالـ median زي ما احنا بنعرف سابقا و نفس

345
00:26:36,780 --> 00:26:40,720
الخطوات السابقة بتظل عندها لكن بدل ما بحسب زي ما

346
00:26:40,720 --> 00:26:46,180
قلتلك المتوسط او متوسط بحسب او باخد القيمة الوسطى

347
00:26:46,180 --> 00:26:50,010
اللى موجودة عندها او الوسطى الحسابىالـ Main

348
00:26:50,010 --> 00:26:52,950
advantage تبع تلميذ الـ Medium زي ما قلنا أنه

349
00:26:52,950 --> 00:26:55,930
لايتأثر بالـ Extreme Value أو بالـ Outlier Value

350
00:26:55,930 --> 00:27:00,650
اللي موجودة هنا السؤال اللي بيدرح نفسه الآن هدد كل

351
00:27:00,650 --> 00:27:04,090
شغلنا سابقا كان مع أرقام مشهور لو كانت ال data

352
00:27:04,090 --> 00:27:09,430
اللي عندي عبارة عن binary 01 01 ده ال data binary

353
00:27:09,430 --> 00:27:13,450
يعني الآن عند قيم 01 01 معناته ممكن تكون في عند

354
00:27:13,450 --> 00:27:17,410
القيم متشابه ما بين ال clustersعشان هيك جالك لما

355
00:27:17,410 --> 00:27:19,930
تكون ال data ال binary اللي عندي أو ال variable

356
00:27:19,930 --> 00:27:24,170
اللي عندي كلها binary بنفعش أروح أطبق عليها ال

357
00:27:24,170 --> 00:27:28,310
Euclidean أو المنهاتين لأ بصير في عندي similarity

358
00:27:28,310 --> 00:27:32,610
function أخرى لازم أتعامل معاها و طبعا هنا فعليا

359
00:27:32,610 --> 00:27:36,350
أنا بصير بدأ أدور على ال dissimilarity احنا سابقا

360
00:27:36,350 --> 00:27:39,150
ذكرنا ان في عندي ال Euclidean و ال Jacquard و ال

361
00:27:39,150 --> 00:27:44,770
Sparsman و ال Hoffman code إلى أخره لكن خلّيني

362
00:27:44,770 --> 00:27:50,390
أتكلم احنا علىالـ binary data بصير احسب الـ

363
00:27:50,390 --> 00:27:55,990
dissimilarity عدم التشابه يعني انا بعد ما أدوّق كل

364
00:27:55,990 --> 00:28:04,310
مكان عدم التشابه peer تمام معناته التشابه عندها

365
00:28:04,310 --> 00:28:08,510
صغير وبالتالي انا نفس الفكرة ان انا بدور على ال

366
00:28:08,510 --> 00:28:12,920
smaller value دائماعشان اتكلم عن انه في شبه او

367
00:28:12,920 --> 00:28:18,300
مافيش شبه لكن زي ما قلنا ان انا بتكلم على عدم

368
00:28:18,300 --> 00:28:25,620
التشابه بشكل عام لما بكون في عندى ال data set او

369
00:28:25,620 --> 00:28:31,540
ال point تبعتى فيه عبارة عن value من صفر واحد ال

370
00:28:31,540 --> 00:28:34,840
dissimilarity تبعتنا عبارة عن non negative number

371
00:28:35,710 --> 00:28:42,510
لما بيكون closed to zero معناته نغطي نقراب جدا من

372
00:28:42,510 --> 00:28:46,710
بعض أو متشابهات و العكس كل ما زاد الرقم كل ما كبل

373
00:28:46,710 --> 00:28:52,450
الرقم معناته الرقامين هدول مختلفين عن بعض يعني

374
00:28:52,450 --> 00:28:55,490
هنوجه اني بجيس الاختلاف الآن هنوجه اني بجيس

375
00:28:55,490 --> 00:28:58,650
الاختلاف قعد كنت بجيس التشابه و الأن بدي أجيس

376
00:28:58,650 --> 00:29:04,560
الاختلافاللي الأن من الـ matrix اللي ذكرناها

377
00:29:04,560 --> 00:29:07,260
سابقاً اللي هي الـ jacquard بدك تفترض أنه أنا

378
00:29:07,260 --> 00:29:13,340
فعلياً عندي data 6 باعتي مكونة من ال object الأول

379
00:29:13,340 --> 00:29:19,060
وال object التاني عشان أنا أخد قيم ال value ال

380
00:29:19,060 --> 00:29:23,900
binary value اللي موجودةالان بدأت توزع 01 الـ I و

381
00:29:23,900 --> 00:29:29,380
الـ J الـ I و الـ J A و B و C و D هذه العناصر اللي

382
00:29:29,380 --> 00:29:35,240
بتمثل المصفوفة اللي عندي اللاحظوا أنا جمعت الـ B و

383
00:29:35,240 --> 00:29:35,660
الـ C

384
00:29:50,030 --> 00:29:54,350
عشان نفهم الصورة صح و نشوف بالمثال يتضح المقال زي

385
00:29:54,350 --> 00:29:59,050
ما بقول المثل تعالى نروح نشتغل handو نشوف ايش

386
00:29:59,050 --> 00:30:04,150
العناصر اللي موجودة عندها بيجي بقول افترض ان هاي

387
00:30:04,150 --> 00:30:08,790
في عندى انا ال binary data بدي اعملها partitioning

388
00:30:08,790 --> 00:30:12,930
cluster هذه بتمثل patient record ال records او

389
00:30:12,930 --> 00:30:17,530
الموجودين عندها ما بين ال positive و ال yes طبعا

390
00:30:17,530 --> 00:30:22,610
بتكلم على اسم الشخص مش هدخل معايا حتما في الحسبة

391
00:30:22,610 --> 00:30:29,890
اللي في عنديالـ fever عفوا الدرجة الحرارة الكف

392
00:30:29,890 --> 00:30:34,250
اللي هي السعال الفحص الأول التاني التالت الرابع و

393
00:30:34,250 --> 00:30:39,050
positive بواحد و ال yes بواحد و ال no ايه بصفر و

394
00:30:39,050 --> 00:30:43,890
ال negative ايه بصفر الان بدأ انا ارجع معاك لهان

395
00:30:43,890 --> 00:30:48,910
لما انا جينا من هنا نتكلم هنا ال a ايش ال a بتمثل

396
00:30:48,910 --> 00:30:51,830
ال a بتمثل هي عبارة عن مجموع

397
00:30:54,440 --> 00:30:59,140
النقاط اللي التقت فيها الـ two objects I و J كانت

398
00:30:59,140 --> 00:31:02,980
النقاط الواحد بقى بالـ B أو الـ D مجموع النقاط

399
00:31:02,980 --> 00:31:06,720
اللي كانوا فيها زي بعض لكن بالصفر C هي النقاط اللي

400
00:31:06,720 --> 00:31:13,320
كانت ل ال object J واحد و ال object I صفر و هكذا

401
00:31:13,320 --> 00:31:19,100
تعالوا نجي على المثالاللي موجود عندنا هان طيب إذا

402
00:31:19,100 --> 00:31:22,380
احنا قلنا هذه بواحد معناته انا بده اروح اخد two

403
00:31:22,380 --> 00:31:26,820
rows موجودين عندي هان بالمثال اللي موجود عندنا هان

404
00:31:26,820 --> 00:31:31,480
بدنا نشتغل مع جاك و ماري مع بعض انا بده اشوف مين

405
00:31:31,480 --> 00:31:34,820
اقرب اتنين من هدولة لبعضهم معناته انا بده اشوف جاك

406
00:31:34,820 --> 00:31:38,680
و ماري و جاك و جيم و ماري و جيم هي الاحتمالات

407
00:31:38,680 --> 00:31:40,740
التلاتة اللي موجودة معناته انا بده اشتغل في

408
00:31:40,740 --> 00:31:41,400
البداية على

409
00:31:48,900 --> 00:31:55,780
الـ two rows اللي موجودين عندها وين التنين كانوا

410
00:31:55,780 --> 00:31:59,340
positive وين التنين كانوا فيه عندى واحد كام عمود

411
00:31:59,340 --> 00:32:05,000
كان فيهم التنين قيمتهم واحد هذا واحد هذا اتنين

412
00:32:05,000 --> 00:32:11,540
خلاص معناته واحد واحد هي اتنين اللي هي ال a تمام

413
00:32:11,540 --> 00:32:24,840
طيب جاك واحد وماري صفرJack 1 وماري صفر مافيش Jack

414
00:32:24,840 --> 00:32:32,160
0 وماري واحد هيها نقول ال positive واحد هيها واحد

415
00:32:32,160 --> 00:32:42,920
الان negative 00000 هي تلاتة هي المصفوفة تبعتي

416
00:32:42,920 --> 00:32:46,840
تمام الان احنا قلنا هي عبارة عن

417
00:32:50,130 --> 00:32:59,190
abcd نجمع a و b او ناخد المتلت العلوي هذا واحد

418
00:32:59,190 --> 00:33:04,690
زائد صفر على واحد زائد صفر زائد واحد زائد اتنين

419
00:33:04,690 --> 00:33:10,650
تلاتة و تلاتين لما انا بروح بحسب لماري بحسب لجاك و

420
00:33:10,650 --> 00:33:17,850
مق و جيم بنفس الكيفية تمام دعنا نعيدها هنا من ال

421
00:33:17,850 --> 00:33:18,210
eraser

422
00:33:26,820 --> 00:33:33,180
طبعا القيمة ده هتتغير الان انا هروح اشتغل مع او

423
00:33:33,180 --> 00:33:36,600
نحاول نعمل contingency matrix جديدة بلون جديد نغير

424
00:33:36,600 --> 00:33:42,300
لون الجلم دعوني

425
00:33:42,300 --> 00:33:51,780
اخد blow الان هي contingency matrix ما

426
00:33:51,780 --> 00:34:02,040
بين الان بدنا نشتغل marryأو jack و

427
00:34:02,040 --> 00:34:08,620
gem طبعا مش فارقة كتير الترتيب اللي ما بينهم قولنا

428
00:34:08,620 --> 00:34:16,540
واحد صفر هاي

429
00:34:16,540 --> 00:34:22,640
واحد و صفر وهنا فوق الخطوط هادى بدي أضيف الأرقام

430
00:34:22,640 --> 00:34:28,560
اللى أنا بدي يعنيطيب نبدأ بواحد و واحد عدد النقاط

431
00:34:28,560 --> 00:34:35,300
اللي التقى فيها جاك وجيم مع بعض هي واحد positive

432
00:34:35,300 --> 00:34:39,460
هذه negative مافيش

433
00:34:39,460 --> 00:34:43,480
واحد ال

434
00:34:43,480 --> 00:34:53,260
pointer بين واحد

435
00:34:53,260 --> 00:35:02,030
طيبالان جاك واحد وجم صفر جاك واحد وجم صفر جاك واحد

436
00:35:02,030 --> 00:35:08,330
هيها وجم صفر هيها معناته واحد تمام

437
00:35:08,330 --> 00:35:17,570
بعد هيك جاك صفر وجم واحد جاك صفر مع الكف واحد

438
00:35:17,570 --> 00:35:20,310
والان صفر وصفر

439
00:35:25,620 --> 00:35:31,960
واحد اتنين ثلاثة معناته

440
00:35:31,960 --> 00:35:35,520
الآن العلاقة الـ dissimilarity الـ dissimilarity

441
00:35:35,520 --> 00:35:40,480
بين جام جاك و جيم واحد زائد واحد على واحد زائد

442
00:35:40,480 --> 00:35:45,080
واحد زائد واحد كمان

443
00:35:45,080 --> 00:35:49,780
الان بعمل كمان ما بين ماري و جيم النفس الكيفية

444
00:35:49,780 --> 00:35:55,420
لمبادئ بطلع الان بدي اقارن جمهات الخيرأصغر

445
00:35:55,420 --> 00:35:59,840
dissimilarity معناته أعلى تشابه كل ما كبرت ال

446
00:35:59,840 --> 00:36:02,540
dissimilarity معناته الاختلاف بينهم كبير جدا

447
00:36:02,540 --> 00:36:07,540
معناته انا اكتر اتنين متشابهين او اقرب اتنين لبعض

448
00:36:07,540 --> 00:36:14,380
اللي هي مين جاك و ماري حسب ال jacquard computation

449
00:36:14,380 --> 00:36:17,180
او ال jacquard metric function اللي احنا بنتكلم

450
00:36:17,180 --> 00:36:22,180
عليها لإيه الدلال dissimilarityلاحظوا سابقاً كنت

451
00:36:22,180 --> 00:36:25,520
بتكلم عن الـ distance أو ال similarity distance أو

452
00:36:25,520 --> 00:36:29,240
ال distance function كنت بتكلم عن ال shortest

453
00:36:29,240 --> 00:36:31,780
distance بس الآن بتكلم عن ال shortest

454
00:36:31,780 --> 00:36:37,160
dissimilarity طبعا و السيميلارتي لما انا بدي ال ..

455
00:36:37,160 --> 00:36:40,320
ال

456
00:36:40,320 --> 00:36:45,760
.. ال .. الآن هذه اكتر تشابه او اكتر اقل اختلاف

457
00:36:45,760 --> 00:36:50,650
بين Jack و Maryلو انا بدي اتكلم عليك تشابه خد واحد

458
00:36:50,650 --> 00:36:54,390
ناقص معناته كل ما بدي ازيد التشابه عندهان مابدي

459
00:36:54,390 --> 00:36:59,930
اصير فيهان وبالتالي بصير فيني عند جاك وماري اكتر

460
00:36:59,930 --> 00:37:03,390
اتنين متشابهين المحتمل انهم ياخدوا نفس المرض بناء

461
00:37:03,390 --> 00:37:06,310
على ال data set يكون عندهم نفس المرض لان هذول اكتر

462
00:37:06,310 --> 00:37:10,210
اتنين متقاربين في المحوصات وفي الاعراض اللي موجودة

463
00:37:10,210 --> 00:37:18,290
عندنا بينما جيم وماري اكتر اتنين مختلفينوبالتالي

464
00:37:18,290 --> 00:37:22,510
لا نعتقد أو مافيش اعتقاد انهم يكونوا من نفس المرض

465
00:37:22,510 --> 00:37:28,090
أو منهم نفس المشكلة المرضية اللي عندهم من اللي لو

466
00:37:28,090 --> 00:37:35,870
بدنا نتكلم على المزايا وعيوب ال K-Means المزايا

467
00:37:35,870 --> 00:37:43,030
simple سهل ان انا افهمه ال item يتخصص بشكل تلقائي

468
00:37:43,030 --> 00:37:51,680
ل clusterالـ disadvantages لازم تتصنف لازم تتصنف

469
00:37:51,680 --> 00:37:54,720
لازم

470
00:37:54,720 --> 00:37:57,060
تتصنف لازم تتصنف لازم تتصنف

471
00:38:00,680 --> 00:38:03,960
الـ sensitive to outlier زي ما شوفنا ان الـ

472
00:38:03,960 --> 00:38:08,060
outlier بتغير الـ center sensitive to initial seed

473
00:38:08,060 --> 00:38:11,780
اللي هي ال random center اللي في الأول لو كانت

474
00:38:11,780 --> 00:38:14,520
دقيقة عندي لو كانت في نص ال .. لو كانت هي ال

475
00:38:14,520 --> 00:38:17,980
center ممكن اوصل من أول iteration أو التانية لكن

476
00:38:17,980 --> 00:38:20,380
لو كانت بعيدة معنى انه هياخد منه وجد في ال

477
00:38:20,380 --> 00:38:26,660
convergence لما يصل لنهاية الحل طبعا صعبة غير

478
00:38:26,660 --> 00:38:33,280
مناسبة للي يشوف ال clusterمن الـ hyper ellipsoid

479
00:38:33,280 --> 00:38:37,400
أو الـ hyper shapers اللي حيكون لو كانتش ال data

480
00:38:37,400 --> 00:38:41,680
أو ال data متواجدة بأشكال صعبة مش هيشتغل عليها

481
00:38:41,680 --> 00:38:45,740
طبعا هنا بنتكلم اش .. طبعا الشغلة الأخيرة اللي هي

482
00:38:45,740 --> 00:38:49,040
علاقة بال failure فعليا مش نقصيه طب هو فعلا بيفشل

483
00:38:49,040 --> 00:38:53,740
تماما اللي

484
00:38:53,740 --> 00:38:58,300
بيفشل اذا انا فعليا مادتهوش رقمالـ cluster الحقيقي

485
00:38:58,300 --> 00:39:04,980
أو المناسب لل data set اللي موجود عندها كذلك بيفشل

486
00:39:04,980 --> 00:39:06,140
ال

487
00:39:11,460 --> 00:39:16,520
إن كل cluster أو التعرف تبقى على ال center لما

488
00:39:16,520 --> 00:39:19,300
يكون عندك ال center يعني أنك تتكلم عن دائرة أو

489
00:39:19,300 --> 00:39:24,640
مربع طيب لو كان في عندك ghost او care او اي shape

490
00:39:24,640 --> 00:39:30,080
مختلف ايش ال center بدنا نفهمه؟ مش هيظبط لأن لو

491
00:39:30,080 --> 00:39:35,120
قلت لك في عندك شكل هلال ايش ال center تبعتها؟مش

492
00:39:35,120 --> 00:39:40,200
هتظبط لو انا جيل قلتلك ان في عندي المنحنة ايش ال

493
00:39:40,200 --> 00:39:43,620
center تبع المنحنة مش هتظبط لكن ممكن افهمها في

494
00:39:43,620 --> 00:39:48,640
مثلث افهمها في دائرة افهمها في مستطيل مستطيل او

495
00:39:48,640 --> 00:39:53,700
مربع ممكن افهمها في اشكال اللي موجودة عندك تعالى

496
00:39:53,700 --> 00:39:59,160
شوف هنا الان لما انا روحي قلتله ال .. ال .. ال ..

497
00:40:01,580 --> 00:40:04,200
لما تكون ال data اللي عندها الها different

498
00:40:04,200 --> 00:40:12,340
densities او

499
00:40:12,340 --> 00:40:17,720
كتابتها مختلفة ال chemistry بيفشل ليش؟ لأنه بيعتمد

500
00:40:17,720 --> 00:40:21,000
على المسافة فالان هذا فعليا ال data هذا ال cluster

501
00:40:21,000 --> 00:40:24,980
الحقيقي هذه التوزيع لكن لو انا اجيت و قلتلك هذه

502
00:40:24,980 --> 00:40:27,920
النقطة هتصنفها مع اي cluster لو انا افترضت انه ال

503
00:40:27,920 --> 00:40:28,440
center هنا

504
00:40:31,160 --> 00:40:40,700
و الـ center هنا و ال center هنا فممكن

505
00:40:40,700 --> 00:40:47,480
النقطة high تكون أقرب من هنا فالنقطة

506
00:40:47,480 --> 00:40:53,040
high هي أقرب لهذه وبالتالي

507
00:40:53,040 --> 00:40:55,660
لما يكون في عندي different densities معناه ان في

508
00:40:55,660 --> 00:40:59,960
عندي مشكلة مع الكيمياكذلك عندما يكون لدي nano

509
00:40:59,960 --> 00:41:04,820
spherical cluster تخيل انه سيجلب لي cluster عندي و

510
00:41:04,820 --> 00:41:10,780
هاي ال centers اشتغل على three centers هدول اريهم

511
00:41:10,780 --> 00:41:15,580
كيف

512
00:41:15,580 --> 00:41:18,860
بده يجيبليها او عندما يكون لدي ال complex shape

513
00:41:18,860 --> 00:41:22,120
بالشكل هذا سيقول هاي center عندي هنا وهي center

514
00:41:22,120 --> 00:41:30,890
هنا او هذا ال distance صحيحة او هناهل هذه النقطة

515
00:41:30,890 --> 00:41:34,530
هي الأقرب لها ؟ فهو الـ shape تبع ال complex فهذه

516
00:41:34,530 --> 00:41:37,910
الحلقات كلها بيفشل فيها ال K مين طبعا احنا فعليا

517
00:41:37,910 --> 00:41:42,590
في عندنا algorithm تاني زي ال DB scan و هذا ال

518
00:41:42,590 --> 00:41:48,370
algorithm فعال جدا في التعامل مع ال .. بطلبش مني

519
00:41:48,370 --> 00:41:50,970
عدد ال K و بيشتغل و بحاول يتعرف على ال complex

520
00:41:50,970 --> 00:41:56,230
shape لأنه بيعتمد على ال density و بحاول يجد لها

521
00:41:57,020 --> 00:41:59,780
يتعرف على الـ clusters بناءً على ال density اللي

522
00:41:59,780 --> 00:42:03,560
موجودة لكن تبقى زي ما قلنا هل ال evaluation أو

523
00:42:03,560 --> 00:42:06,620
التقييم تبعي تبع أداء ال cluster صحيح أم لا بناءً

524
00:42:06,620 --> 00:42:09,680
على أداء ال clusters ومعرفة بعدد ال clusters

525
00:42:09,680 --> 00:42:13,230
الحقيقية لل data اللي موجودةنشوفكوا على خير ان شاء

526
00:42:13,230 --> 00:42:17,130
الله تعالى في المحاضرة هذه اتعرفنا على الكمين

527
00:42:17,130 --> 00:42:21,130
وشوفنا كيف نحسبه واتخرفنا على مزاياه وعيوبه

528
00:42:21,130 --> 00:42:23,990
التسجيل اللي جاي ان شاء الله تعالى هنتقل للـ

529
00:42:23,990 --> 00:42:27,510
Hierarchical Clustering السلام عليكم ورحمة الله