Hierarchical

هناك عدة أنواع من قواعد البيانات وتشمل:

1- قاعدة البيانات الهرمية (Hierarchical database): وهي نوع من قواعد البيانات التي تتبع نمط شجري، حيث يكون لكل بيانات والأكثر من كائن فرعي يحتوي على حقول البيانات الخاصة به.

2- قاعدة البيانات الشبكية (Network database): وهي نوع من قاعدة البيانات التي تتبع نمط شبكي، حيث تتكون من عدة ملفات يربط بينها صلة مشتركة.

3- قاعدة البيانات العلائقية (Relational database): وهي نوع من قواعد البيانات التي تستخدم لإدارة البيانات وتنظيمها وترتيبها وعرضها على شكل جداول تتكون من خلايا محددة.

4- قاعدة البيانات بالصورة (Object database): وهي نوع من قواعد البيانات الذي يسمح بتخزين الكائنات الخاصة على شكل صورة داخل قاعدة البيانات.

5- قاعدة بيانات NoSQL (NoSQL database): وهي قاعدة بيانات غير علائقية وغير شبكية، وغالباً ما تستخدم في تطبيقات الويب، وتتبع نهجًا غير تقليدي في هيكل البيانات ومزودها قادر على تخزين نوعيات مختلفة من البيانات.

6- قاعدة البيانات الموزعة (Distributed database): وتشكل عدة قواعد بيانات متصلة ببعضها البعض وتخزن البيانات بصورة موزعة على عدة أجهزة.

توجد العديد من الخوارزميات المستخدمة في تنقيب البيانات، ومن بينها:

1- خوارزمية الشجرة القرارية (Decision Tree Algorithm)
2- خوارزمية الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks Algorithm)
3- خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression Algorithm)
4- خوارزمية الانحدار اللوجستي (Logistic Regression Algorithm)
5- خوارزمية الكتل الذرية (Apriori Algorithm)
6- خوارزمية الكسر الأمامي (Naive Bayes Algorithm)
7- خوارزمية الشبكات العصبونية العميقة (Deep Neural Networks Algorithm)
8- خوارزمية التجمع الهرمي (Hierarchical Clustering Algorithm)
9- خوارزمية الكشف عن الانحدار (Regression Detection Algorithm)
10- خوارزمية التصنيف الشجري (Classification Tree Algorithm)

تختلف هذه الخوارزميات في الطريقة التي تستخدمها في تحليل البيانات واستخلاص المعلومات منها، ويتم اختيار الخوارزمية المناسبة حسب نوع البيانات والأهداف المرجوة من التحليل.

توجد العديد من خوارزميات تنقيب البيانات في الذكاء الاصطناعي، ومن بينها:

1. خوارزمية الشجرة القرارية (Decision Tree): يتم استخدام هذه الخوارزمية للتنبؤ بقيمة متغير معين، حيث يتم تحليل البيانات وتقسيمها إلى فئات وفقًا للشروط الرئيسية.

2. خوارزمية الشبكات العصبونية (Neural Networks): تستخدم هذه الخوارزمية للتعلم العميق والتنبؤ بالنتائج، حيث يتم استخدام بيانات الإدخال لتدريب النموذج وتحسين النتائج.

3. خوارزمية التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering): تستخدم هذه الخوارزمية لتجميع البيانات في مجموعات متجانسة بحيث يكون لكل مجموعة خصائص مشتركة.

4. خوارزمية K-المتوسط (K-Means): تستخدم هذه الخوارزمية لتجميع البيانات في مجموعات متجانسة، ولكن بشكل مختلف حيث يتعين عليك تحديد عدد المجموعات المراد تشكيلها مسبقًا.

5. خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression): تستخدم هذه الخوارزمية لتحليل العلاقة بين متغيرين أو أكثر، وتساعد في التنبؤ بالقيم المستقبلية.

تقنيات التجميع عبارة عن أساليب وأدوات لتقسيم مجموعة من البيانات الضخمة إلى مجموعات صغيرة ومتجانسة ومعرفة العلاقات بينها دون الحاجة إلى معرفة أي معلومات مسبقة عن هذه البيانات. ويتم ذلك عن طريق تحديد الخصائص والسمات المشتركة بين العناصر المختلفة للبيانات وتجميعها في مجموعات أو فئات (Clusters) وفقًا لبعض المعايير المحددة مسبقًا مثل المسافة بين العناصر أو الشبه الزمني أو الأصوات أو الصور.

وتتضمن تقنيات التجميع في تنقيب البيانات مجموعة من الأساليب والأدوات مثل:

1- K-Means Clustering: وهي تقنية تستخدم لتجميع البيانات المتطابقة مع بيانات معينة وتشمل مجموعة الخوارزميات التي تستخدم المسافات بين النقاط لتجميع البيانات وظيفة الخوارزميات في مجموعة الكائنات المختلفة في محيط الفضاء الأولي.

2- Hierarchical Clustering: وتستخدم هذه التقنية لتجميع العناصر المتشابهة من البيانات وتبدأ بإنشاء تصنيف كبير يتم تقسيمه إلى تصنيفات أصغر عن طريق تجميع المجموعات الأقرب في البيانات.

3- Density-Based Clustering: وهي تقنية تستخدم لتجميع البيانات المستندة إلى الكثافة والتجمع وتكشف عن نقاط الإثارة والمناطق التي يوجد بها الكثير من المجموعات في البيانات.

4- Clustering Validation: وهي تقنية تستخدم لتحديد مدى دقة الخوارزميات في توزيع البيانات واختبار فعالية الخوارزميات في تقنيات التجميع.

تنقيب البيانات هو عملية استخراج المعلومات المفيدة والمعرفة من البيانات الكبيرة والمعقدة. وهناك العديد من أساليب تنقيب البيانات، ومن بينها:

1. تحليل الانحدار Regression Analysis
2. تجميع البيانات Clustering
3. تصنيف البيانات Classification
4. التحليل العاملي Factor Analysis
5. تحليل الانحدار اللوجستي Logistic Regression
6. شبكات العصب الاصطناعي Artificial Neural Networks
7. تقنية الدعم الناقل Support Vector Machines
8. تحليل العلاقات الجوهرية Association Analysis
9. تحليل التحويل الرئيسي Principal Component Analysis
10. تحليل التجمعات الذهنية Hierarchical Clustering.

هناك العديد من أساليب تجميع البيانات Data Aggregation في تنقيب البيانات، بما في ذلك:

1- الجمع الأساسي Basic Aggregation: يتم فيه جمع البيانات الفردية وحساب المجاميع والمتوسطات والحد الأعلى والأدنى.

2- التجميع التفاضلي Differential Aggregation: هذا الأسلوب يستخدم لمقارنة مجموعات من البيانات واستخلاص ما يجمعها فيما بينها.

3- التجميع الهرمي Hierarchical Aggregation: يتم فيه تجميع البيانات بناءً على هرمي للتصنيفات والمجموعات.

4- التجميع العام General Aggregation: هذا الأسلوب يستخدم لتلخيص البيانات بشكل عام وفي عدة مستويات.

5- التجميع الفريد Unique Aggregation: يحتفظ هذا الأسلوب بعدد القيم المختلفة في قوائم البيانات.

وهناك العديد من الأساليب الأخرى التي يمكن استخدامها أيضًا.

1. خوارزمية الأبعاد الرئيسية (PCA): تستخدم لتحليل مجموعة كبيرة من البيانات اللغوية وتقليلها إلى ديمنشنات أساسية.

2. خوارزمية التجميع الهرمي (Hierarchical clustering): تستخدم لتصنيف الأبعاد الرئيسية إلى مجموعات وفئات تعتمد على الشبه والفروقات.

3. خوارزمية الجمع العاملي (Factor analysis): تستخدم لتحديد العوامل المشتركة التي تؤثر في مجموعة من البيانات اللغوية.

4. خوارزمية التصنيف الأحادي (Univariate classification): تستخدم لتحديد العوامل المؤثرة على متغير واحد في مجموعة من البيانات اللغوية.

5. خوارزمية التحليل العاملي (Factorial analysis): تستخدم لتحليل العوامل المشتركة في مجموعة من البيانات اللغوية وتصنيفها.