هل خوارزمية K-Means هي الأفضل في التجميع (Clustering) أم توجد خوارزميات أخرى أكثر فعالية؟

صحيح، من أشهر الخوارزميات المستخدمة في التجميع Clustering نظرًا لبساطتها وسرعتها في التنفيذ، ولا يعني هذا بالضرورة أنها الأفضل في جميع الحالات، فهناك العديد من الخوارزميات الأخرى التي تكون أكثر فعالية حسب طبيعة البيانات والمشكلة التي تحاول حلها.

مثلاً DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)  تعتمد الخوارزمية على الكثافة ولا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا، كما أنها قادرة على التعامل مع الضوضاء والعثور على المجموعات ذات الأشكال غير المنتظمة.

ولديك أيضًا Hierarchical Clustering التجميع الهرمي،  مفيد في الحالات التي ترغب فيها ببناء شجرة تراتبية من المجموعات، وتوجد أشكال مختلفة من التجميع الهرمي مثل التجميع المتراكم Agglomerative والتجميع التقسيمي Divisive.

بجانب Gaussian Mixture Models (GMM) وتلك الخوارزمية تعتمد على النماذج الإحصائية وتستخدم لتقدير التوزيعات المختلفة في البيانات، وهي أكثر مرونة من K-Means في التعامل مع مجموعات البيانات التي تمتلك أشكالًا وتوزيعات مختلفة.

بالإضافة إلى Spectral Clustering التي تستخدم لتحليل القيم الذاتية لمصفوفة التشابه لإنشاء مجموعات، وفعالة في اكتشاف المجموعات المعقدة في البيانات.

أخيرًا خوارزمية Mean Shift التي تعتمد على تقدير الكثافة لتحديد مراكز المجموعات، ولا تتطلب تحديد عدد المجموعات مقدما.

شكرااا لحضرتك جدا 

خوارزمية k-means تعد الأشهر لسهولة استعمالها و فهمها، حيث يمكنك فهم آلية عملها حتى لو لم تكن لديك معلومات جيدة في الرياضيات.

بالطبع هي ليست الأفضل، و حاليًا يتم التوجه إلى استعمال نماذج الذكاء الاصطناعي في عملية ال clustering بدلًا من الاعتماد على خوارزميات غير قابلة للتعلم، حيث أن خوارزمية مثل خوارزمية ال k-means لا تتعلم بناء على البيانات، كما أن استعمال هذه الخوارزمية يتطلب وجود طريقة معينة يمكن من خلالها إسناد كل غرض إلى نقطة في فضاء الإحداثيات. لذلك قد تجد بعض الطرق تستعمل نماذج الذكاء الاصطناعي لإسناد كل غرض (مثلاً صورة) إلى نقطة في فضاء الإحداثيات و من ثم يتم استعمال ال k-means.

أو هناك بعض الطرق التي تعتمد بشكل كلي على نماذج الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك عن طريق تدريب النموذج بشكل ذاتي التوجيه self-supervised بحيث يقوم بتعلم الأصناف لوحده.

نصيحتي لك هي أن تقوم بتطبيق أبسط تقنية في البداية و أن تنتقل لتقنية معقدة أكثر فقط في حال كان هناك مشاكل معينة تواجهك في الطريقة البسيطة. هذا سيوفر عليك الوقت و الجهد.