ডেটা মাইনিংয়ে ক্লাস্টারিংয়ের প্রয়োজনীয়তাগুলি কী কী?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-18 08:21

একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের প্রধান প্রয়োজনীয়তাগুলি হল:

• মাপযোগ্যতা ;
• বিভিন্ন ধরণের গুণাবলী নিয়ে কাজ করা;
• নির্বিচারে আকৃতি সহ ক্লাস্টার আবিষ্কার করা;
• ইনপুট পরামিতি নির্ধারণের জন্য ডোমেন জ্ঞানের জন্য ন্যূনতম প্রয়োজনীয়তা;
• গোলমাল এবং বহিরাগতদের মোকাবেলা করার ক্ষমতা;

এছাড়া ডেটা মাইনিংয়ে ক্লাস্টারিং কীভাবে ব্যবহার করা হয়?

ভূমিকা. এটা ডেটা মাইনিং প্রযুক্তি ব্যবহৃত স্থাপন করতে তথ্য উপাদানগুলি তাদের সম্পর্কিত গ্রুপে। ক্লাস্টারিং বিভাজনের প্রক্রিয়া তথ্য (বা বস্তু) একই শ্রেণীতে, The তথ্য একটি ক্লাসে অন্য ক্লাসের তুলনায় একে অপরের সাথে আরও বেশি মিল রয়েছে ক্লাস্টার.

একইভাবে, ক্লাস্টারিং কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়? ক্লাস্টারিং এটি একটি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার পদ্ধতি এবং এটি পরিসংখ্যানগত তথ্য বিশ্লেষণের একটি সাধারণ কৌশল ব্যবহৃত অনেক ক্ষেত্র। ডেটা সায়েন্সে, আমরা ব্যবহার করতে পারি ক্লাস্টারিং আমাদের ডেটা থেকে কিছু মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার জন্য বিশ্লেষণ করা হয় যখন আমরা একটি প্রয়োগ করি তখন ডেটা পয়েন্টগুলি কোন গ্রুপে পড়ে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম

শুধু তাই, কেন ডেটা মাইনিংয়ে ক্লাস্টারিং প্রয়োজন?

ডেটাতে ক্লাস্টারিং গুরুত্বপূর্ণ বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিং অ্যাপ্লিকেশন এটি বস্তুর একটি সেটকে গোষ্ঠীবদ্ধ করার কাজ যাতে একই গ্রুপের বস্তুগুলি অন্য গ্রুপের বস্তুগুলির চেয়ে একে অপরের সাথে বেশি মিল থাকে ( ক্লাস্টার ) পার্টিশন হচ্ছে সেন্ট্রয়েড ভিত্তিক ক্লাস্টারিং ; k-মান এর মান সেট করা আছে।

ডেটা মাইনিংয়ে ক্লাস্টারিং এবং এর প্রকারগুলি কী?

ক্লাস্টারিং একটি মাল্টিভেরিয়েটে অনুরূপ বস্তুর গ্রুপ সনাক্ত করতে পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় তথ্য বিপণন, জৈব-চিকিৎসা এবং ভূ-স্থানীয় ক্ষেত্র থেকে সংগৃহীত সেট। তারা ভিন্ন ধরনের প্রকার এর ক্লাস্টারিং পদ্ধতি, সহ: পার্টিশন পদ্ধতি। অনুক্রমিক ক্লাস্টারিং . অস্পষ্ট ক্লাস্টারিং.