استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus)

Journal of Al-Rafidain University College For Sciences ( Print ISSN: 1681-6870 ,Online ISSN: 2790-2293 ) Pub Date : 2022-06-29 DOI:10.55562/jrucs.v51i1.519

اسامة هاشم جابر, هبه فوزي

{"title":"استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus)","authors":"اسامة هاشم جابر, هبه فوزي","doi":"10.55562/jrucs.v51i1.519","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ان الهدف الاساسي من استعمال طرائق التحليل متعددة المتغيرات هو تلخيص كمية البيانات الكبيرة والتي غالباً ما تكون متغيراتها التفسيرية مرتبطة مع بعضها البعض بعلاقات قوية ومعقدة، اي ان اغلبها طرق تبسيطية تساعد الباحث على تكوين فكرة واستنتاج حول هذه مجاميع المتداخلة . تستعمل طريقة تحليل المركبات الرئيسة الكلاسيكية لتحويل مجموعة المتغيرات المرتبطة الى مركبات متعامدة تدعى المركبات الرئيسة لكن في حال كانت مصفوفة البيانات لا خطية يكون من الصعب التعامل مع هذه البيانات بطريقة المركبات الرئيسة. تم استعمال (18) متغيراً تمثل محافظات العراق تضم بيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus) بالاعتماد على الموقف الوبائي اليومي لدائرة الصحة العامة لوزارة الصحة العراقية. \nيهدف البحث الى استعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية ( KPCA) التي تتعامل مع مجموعة البيانات غير الخطية وهي مشابهة لتحليل المركبات الرئيسة لكنها تؤدي الى اسقاط البيانات في فضاء عالي الابعاد يدعى بفضاء الميزة او فضاء الصفة ((feature space، و قد تبين من النتائج انه يمكن معالجة مشكلة التعدد الخطي باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية اذ تم تمثيل المتغيرات المرتبطة بعدد اقل من المركبات المتعامدة والتي بلغت (14) مركبة رئيسة فسرت نسبة (%84)من التباين الكلي. \n","PeriodicalId":14899,"journal":{"name":"Journal of Al-Rafidain University College For Sciences ( Print ISSN: 1681-6870 ,Online ISSN: 2790-2293 )","volume":"49 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Al-Rafidain University College For Sciences ( Print ISSN: 1681-6870 ,Online ISSN: 2790-2293 )","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55562/jrucs.v51i1.519","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

ان الهدف الاساسي من استعمال طرائق التحليل متعددة المتغيرات هو تلخيص كمية البيانات الكبيرة والتي غالباً ما تكون متغيراتها التفسيرية مرتبطة مع بعضها البعض بعلاقات قوية ومعقدة، اي ان اغلبها طرق تبسيطية تساعد الباحث على تكوين فكرة واستنتاج حول هذه مجاميع المتداخلة . تستعمل طريقة تحليل المركبات الرئيسة الكلاسيكية لتحويل مجموعة المتغيرات المرتبطة الى مركبات متعامدة تدعى المركبات الرئيسة لكن في حال كانت مصفوفة البيانات لا خطية يكون من الصعب التعامل مع هذه البيانات بطريقة المركبات الرئيسة. تم استعمال (18) متغيراً تمثل محافظات العراق تضم بيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus) بالاعتماد على الموقف الوبائي اليومي لدائرة الصحة العامة لوزارة الصحة العراقية. يهدف البحث الى استعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية ( KPCA) التي تتعامل مع مجموعة البيانات غير الخطية وهي مشابهة لتحليل المركبات الرئيسة لكنها تؤدي الى اسقاط البيانات في فضاء عالي الابعاد يدعى بفضاء الميزة او فضاء الصفة ((feature space، و قد تبين من النتائج انه يمكن معالجة مشكلة التعدد الخطي باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية اذ تم تمثيل المتغيرات المرتبطة بعدد اقل من المركبات المتعامدة والتي بلغت (14) مركبة رئيسة فسرت نسبة (%84)من التباين الكلي.

查看原文本刊更多论文

利用主要对流体分析来解决新型冠状病毒感染人数线性多数据问题

使用多变量分析方法的主要目的是总结大量数据的数量，这些数据的解释变量往往彼此紧密相连，复杂，也就是说，大部分数据都是简单的方法，有助于研究人员对这些相互关联的数据组形成看法和结论。使用传统的主要车辆分析方法将相关变数转换成垂直式车辆，称为主车辆，但如果数据总库不是线性的，则很难用主车辆的方式处理这些数据。根据伊拉克卫生部公共卫生局的日常流行病学立场，使用了代表伊拉克各省的18个变量，其中包括新型冠状病毒(Coronavirus)患者的数据。该研究的目的是使用非线性主体分析法(KPCA)，该方法类似于对主体的分析，但会在一个称为“功能空间”的高维空间中遗漏数据。研究结果表明，线性线性体的分析方法可以解决线性多问题，因为与垂直式车辆较少的变量(14个)的总变化率为84%)。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Journal of Al-Rafidain University College For Sciences ( Print ISSN: 1681-6870 ,Online ISSN: 2790-2293 )

自引率

0.00%

发文量