تكميم متجه
{{يتيمة|تاريخ=يونيو 2016}}

هي تقنية [[تكميم (إشارة)|تكميم]] كلاسيكية ل[[معالجة الإشارة]] تتيح نمذجة اقترانات كثافة الاحتمال من خلال توزيع متجهات النموذج الأول.<ref>{{استشهاد بويب| مسار = https://www.jstor.org/topic/vector-quantization | عنوان = معلومات عن تكميم متجه على موقع jstor.org | ناشر = jstor.org}}</ref> استخدمت هذه التقنية في الأصل في عملية [[ضغط بيانات|ضغط البيانات]]. وتعمل بتقسيم مجموعة كبيرة من النقاط (متجهات إحداثية) إلى مجموعات لها نفس العدد من النقاط تقريباً. تُمثّل كل مجموعة [[نقطة مركزية|بنقطتها المركزية]] كما في [[خوارزمية تصنيفية|الخوارزميات التصنيفية]] وبعض خوارزميات [[تقييم عنقودي|التقييم العنقودي]] الأخرى.

== التطبيقات ==

تستخدم تقنية تكميم المتجهات لضغط البيانات، وتصحيح البيانات، والتعرف على الأنماط، وتقدير الكثافة والتكتّل.
تستخدم عملية تصحيح البيانات المفقودة، أو التنبؤ، لاستعادة البيانات المفقودة من بعض النطاقات. ويتم ذلك عن طريق العثور على أقرب مجموعة تتضمن نطاقات بيانات متوفرة، ومن ثم التنبؤ بالنتيجة بناءً على قيم النطاقات المفقودة، بافتراض أنه سيكون لها نفس قيمة النقطة الوسطى للمجموعة.

بالنسبة ل[[تقدير الكثافة]]، فإن الحجم أو المساحة التي تكون أقرب إلى نقطة مركزية محددة من نقطة أخرى تتناسب عكسياً من الكثافة (وفقاً لخاصية مطابقة كثافة الخوارزمية).

== طالع أيضاً ==
* [[ترميز الكلام|تشفير المحادثة]]
* [[فربس]]
* [[مخطط فورونوي]]
* [[تحليل عنقودي]]
* [[تقطيع الصورة]]
* [[خوارزمية تصنيفية]]
* [[تعلم متعمق]]
== روابط خارجية ==
* http://www.data-compression.com/vq.html {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20171210201342/http://www.data-compression.com/vq.html |date=10 ديسمبر 2017 }}
* [https://web.archive.org/web/20210210224615/http://qccpack.sourceforge.net/ QccPack — Quantization, Compression, and Coding Library (open source)]
* [http://wencong6925.googlepages.com/YDSPR874.pdf VQ Indexes Compression and Information Hiding Using Hybrid Lossless Index Coding], Wen-Jan Chen and Wen-Tsung Huang

== مراجع ==
{{مراجع}}


{{شريط بوابات|اتصال عن بعد|ذكاء اصطناعي|علم الحاسوب|تقانة المعلومات}}
{{بذرة تقنية}}

[[تصنيف:تعلم غير مراقب]]
[[تصنيف:ضغط بيانات]]
هي تقنية تكميم كلاسيكية لمعالجة الإشارة تتيح نمذجة اقترانات كثافة الاحتمال من خلال توزيع متجهات النموذج الأول. استخدمت هذه التقنية في الأصل في عملية ضغط البيانات. وتعمل بتقسيم مجموعة كبيرة من النقاط (متجهات إحداثية) إلى مجموعات لها نفس العدد من النقاط تقريباً. تُمثّل كل مجموعة بنقطتها المركزية كما في الخوارزميات التصنيفية وبعض خوارزميات التقييم العنقودي الأخرى.

 التطبيقات 

تستخدم تقنية تكميم المتجهات لضغط البيانات، وتصحيح البيانات، والتعرف على الأنماط، وتقدير الكثافة والتكتّل.
تستخدم عملية تصحيح البيانات المفقودة، أو التنبؤ، لاستعادة البيانات المفقودة من بعض النطاقات. ويتم ذلك عن طريق العثور على أقرب مجموعة تتضمن نطاقات بيانات متوفرة، ومن ثم التنبؤ بالنتيجة بناءً على قيم النطاقات المفقودة، بافتراض أنه سيكون لها نفس قيمة النقطة الوسطى للمجموعة.

بالنسبة لتقدير الكثافة، فإن الحجم أو المساحة التي تكون أقرب إلى نقطة مركزية محددة من نقطة أخرى تتناسب عكسياً من الكثافة (وفقاً لخاصية مطابقة كثافة الخوارزمية).

 طالع أيضاً 
 تشفير المحادثة
 فربس
 مخطط فورونوي
 تحليل عنقودي
 تقطيع الصورة
 خوارزمية تصنيفية
 تعلم متعمق
 روابط خارجية 
 http://www.data-compression.com/vq.html 
 QccPack — Quantization, Compression, and Coding Library (open source)
 VQ Indexes Compression and Information Hiding Using Hybrid Lossless Index Coding, Wen-Jan Chen and Wen-Tsung Huang

 مراجع 

تصنيف:تعلم غير مراقب
تصنيف:ضغط بيانات