كل ما تريد معرفته عن خوارزمية تصنيفية

الخوارزمية التصنيفية أو التجميع بالمتوسط أو التجمع بالمتوسط (بالانجليزية: k-means clustering) هي طريقة لتكميم المتجهات، في الأصل في علم معالجة الإشارة والتي اشتهر استخدامها في تطبيقات التصنيف (cluster analysis) خلال عملية التنقيب في البيانات. الهدف من هذه الخوارزمية هو تقسيم عدد من العناصر (بيانات n) إلى عدد k من الأقسام والتي فيها ينضوي كل عنصر إلى القسم ذي النقطة المركزية الأقرب (المتوسط)، حيث تمثل النقطة المركزية الأساس الذي يتم عليه تقسيم البيانات وتصنيفها ولهذا أتت التسمية k-means clustering. نتيجة التصنيف هي القسمة إلى مناطق فورونية.



المشكلة تكمن في صعوبة الحساب، بمعنى صعوبة الوصول إلى نتيجة يتم على أساسها تضمين عنصر ما إلى قسم معين. وبرغم التشابه مع خوارزمية تعظيم التوقع (expectation-maximization algorithm EMA)، إلا أن ال k-means لا تُنتج أشكال مختلفة للبيانات المُجزئة كما تفعل ذلك الأولى (EMA).