بناء نموذج شبكة عصبونية باستخدام التحليل العاملي وخوارزمية K-Means - Mohamed Loay Abdulrazak Dahhan محمد لؤي عبد الرزاق دهان; Yasser Almousa ياسر عبد الله الموسى (مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإدارية والاقتصادية, 2021)
يهدف البحث إلى اقتراح نموذج شبكة عصبونية متعددة الطبقات بالاعتماد على التحليل العاملي Factor Analysis وخوارزمية K-means، وذلك من خلال دمجهما في معمارية الشبكة العصبونية، يقوم التحليل العاملي بتخفيض عدد أبعاد البيانات الأولية ووضع الناتج في طبقة المدخلات، ثم يتم تجميع البيانات حسب خوارزمية K-means بالاعتماد على العوامل المستخرجة لنحصل على عنقودين يمثلان متغير القرار، من خلال إشراك كل المتغيرات ذات الصلة في الخوارزمية، ومن ثم يتم وضع ناتج الخوارزمية في طبقة المخرجات، بعد ذلك يتم تدريب نموذج الشبكة العصبونية المقترح. وبهدف المقارنة تم اختبار النموذج على قاعدة بيانات متعددة الأبعاد Multivariat للمكتبة الإلكترونية في كلية الاقتصاد – جامعة حلب. أظهر النموذج المقترح انخفاض في درجة التعقيد، من خلال انخفاض عدد الأوزان بالإضافة إلى دقة تصنيف مرتفعة، وزمن تدريب أقل من نموذج شبكة عصبونية متعددة الطبقات ANN غير معدل.