অনুক্রমিক ক্লাস্টারিং হল সবচেয়ে জনপ্রিয় এবং বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি সামাজিক নেটওয়ার্ক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য। এই পদ্ধতিতে, নোডগুলি তাদের মিলের ভিত্তিতে একে অপরের সাথে তুলনা করা হয়। বৃহত্তর গোষ্ঠীগুলি তাদের মিলের উপর ভিত্তি করে নোডগুলির গ্রুপে যোগদানের মাধ্যমে তৈরি করা হয়৷
কখন শ্রেণীবিন্যাস ক্লাস্টারিং বনাম K মানে?
একটি শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং হল নেস্টেড ক্লাস্টারগুলির একটি সেট যা একটি গাছের মতো সাজানো হয়। K মানে ক্লাস্টারিং ভালোভাবে কাজ করতে দেখা যায় যখন ক্লাস্টারের গঠন হাইপার স্ফেরিকাল হয় (যেমন 2D তে বৃত্ত, 3D তে গোলক)। অনুক্রমিক ক্লাস্টারিং পাশাপাশি কাজ করে না, k মানে যখন ক্লাস্টারের আকৃতি হাইপার স্ফেরিকাল হয়।
আমি কখন শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করব?
হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিং হল একটি শক্তিশালী কৌশল যা আপনাকে ডেটা সাদৃশ্য থেকে গাছের কাঠামো তৈরি করতে দেয়। আপনি এখন দেখতে পাচ্ছেন কিভাবে বিভিন্ন সাব-ক্লাস্টার একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত এবং ডেটা পয়েন্টগুলি কত দূরে।
আপনি কখন শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করবেন না?
দুর্বলতাগুলি হল যে এটি খুব কমই সর্বোত্তম সমাধান প্রদান করে, এতে প্রচুর স্বেচ্ছাচারী সিদ্ধান্ত জড়িত, এটি নিখোঁজ ডেটার সাথে কাজ করে না, এটি মিশ্র ডেটা প্রকারের সাথে খারাপভাবে কাজ করে, খুব বড় ডেটা সেটে ভাল কাজ করে না, এবং এর প্রধান আউটপুট, ডেনড্রোগ্রাম, সাধারণত ভুল ব্যাখ্যা করা হয়৷
অনুক্রমিক ক্লাস্টারিংয়ের সুবিধা কী?
হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিংয়ের শক্তি
- এটাবুঝতে এবং বাস্তবায়ন করতে।
- আমাদের কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যক ক্লাস্টার আগে থেকে নির্দিষ্ট করতে হবে না। …
- এগুলি অর্থপূর্ণ শ্রেণীবিভাগের সাথে মিলে যেতে পারে৷
- শুধু ডেনড্রোগ্রাম দেখে ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ করা সহজ।
