ক্লাস্টারিং কৌশলটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয় যেমন বাজার গবেষণা এবং গ্রাহক বিভাজন, জৈবিক ডেটা এবং মেডিকেল ইমেজিং, অনুসন্ধান ফলাফল ক্লাস্টারিং, সুপারিশ ইঞ্জিন, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, ছবি প্রক্রিয়াকরণ, ইত্যাদি।
ক্লাস্টারিং কিসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
ক্লাস্টারিং হল নির্দিষ্ট ফলাফলের উদ্বেগ ছাড়াই বৃহত্তর ডেটাসেটে অনুরূপ ডেটা পয়েন্ট শনাক্ত এবং গোষ্ঠীবদ্ধ করার একটি তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। ক্লাস্টারিং (কখনও কখনও ক্লাস্টার বিশ্লেষণ বলা হয়) সাধারণত ব্যবহার করা হয় ডেটাকে এমন কাঠামোতে শ্রেণীবদ্ধ করতে যা আরও সহজে বোঝা যায় এবং ম্যানিপুলেট করা হয়।
অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে ক্লাস্টারিং কীভাবে ব্যবহৃত হয়?
ক্লস্টারিং বিশ্লেষণ বিস্তৃতভাবে অনেক অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয় যেমন বাজার গবেষণা, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, ডেটা বিশ্লেষণ এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণ। ক্লাস্টারিং বিপণনকারীদের তাদের গ্রাহক বেসে স্বতন্ত্র গোষ্ঠীগুলি আবিষ্কার করতে সহায়তা করতে পারে। … ক্লাস্টারিং তথ্য আবিষ্কারের জন্য ওয়েবে নথি শ্রেণীবদ্ধ করতেও সাহায্য করে৷
ক্লাস্টারিংয়ের উদাহরণ কী?
মেশিন লার্নিং-এও, আমরা প্রায়শই একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমে একটি বিষয় (ডেটা সেট) বোঝার প্রথম ধাপ হিসাবে উদাহরণগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করি। লেবেলবিহীন উদাহরণগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করাকে ক্লাস্টারিং বলা হয়। উদাহরণগুলি লেবেলবিহীন থাকায়, ক্লাস্টারিং নির্ভর করে অনিয়ন্ত্রিত মেশিন লার্নিং.।
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম কোথায় ব্যবহার করা হয় এবং কেন?
ক্লাস্টারিং বা ক্লাস্টার বিশ্লেষণ হল একটি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাসমস্যা এটি প্রায়শই একটি ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল হিসাবে ব্যবহৃত হয় ডেটা, যেমন গ্রাহকদের তাদের আচরণের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীর মধ্যে আকর্ষণীয় প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করার জন্য। বেছে নেওয়ার জন্য অনেক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম আছে এবং সব ক্ষেত্রেই সেরা ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম নেই৷
