কেন আমরা ডেটা ক্লাস্টার করব?

2025 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 17:19

ক্লাস্টারিং হল গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বিশ্লেষণ এবং তথ্য খনির অ্যাপ্লিকেশন। এটা হয় বস্তুর একটি সেটকে গোষ্ঠীবদ্ধ করার কাজ যাতে একই গ্রুপের বস্তুগুলি অন্য গ্রুপের বস্তুগুলির চেয়ে একে অপরের সাথে আরও বেশি মিল থাকে ( ক্লাস্টার ).

এই বিষয়ে, ডেটা ক্লাস্টারিংয়ের উদ্দেশ্য কী?

ক্লাস্টারিং জনসংখ্যা বিভাজনের কাজ বা তথ্য যেমন যে গ্রুপ একটি সংখ্যা মধ্যে পয়েন্ট তথ্য একই গ্রুপের পয়েন্ট অন্যদের সাথে আরও বেশি মিল তথ্য অন্যান্য গ্রুপের তুলনায় একই গ্রুপে পয়েন্ট। সহজ কথায়, দ লক্ষ্য অনুরূপ বৈশিষ্ট্য সহ গোষ্ঠীগুলিকে আলাদা করা এবং তাদের মধ্যে বরাদ্দ করা ক্লাস্টার.

এছাড়াও, ক্লাস্টারিং কোথায় ব্যবহার করা হয়? ক্লাস্টারিং হয় ব্যবহৃত বাজার বিভাজনে; যেখানে আমরা এমন গ্রাহকদের জরিমানা করার চেষ্টা করি যা আচরণ বা গুণাবলীর ক্ষেত্রে, চিত্র বিভাজন/সংকোচনের ক্ষেত্রে একে অপরের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ; যেখানে আমরা অনুরূপ অঞ্চলগুলিকে একসাথে গোষ্ঠীবদ্ধ করার চেষ্টা করি, নথি ক্লাস্টারিং বিষয়, ইত্যাদি উপর ভিত্তি করে

আরও জানতে হবে, ক্লাস্টার বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য কী?

দ্য ক্লাস্টার বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য গ্রুপে বস্তু স্থাপন করা হয়, বা ক্লাস্টার , ডেটা দ্বারা প্রস্তাবিত, একটি অগ্রাধিকার সংজ্ঞায়িত করা হয়নি, যেমন একটি প্রদত্ত বস্তু ক্লাস্টার কিছু অর্থে একে অপরের অনুরূপ হতে থাকে, এবং বস্তুগুলি ভিন্ন ক্লাস্টার ভিন্ন হতে ঝোঁক

ক্লাস্টারিং এবং এর প্রকারগুলি কী?

ক্লাস্টারিং বিপণন, জৈব-চিকিৎসা এবং ভূ-স্থানীয় ক্ষেত্র থেকে সংগৃহীত মাল্টিভেরিয়েট ডেটা সেটে অনুরূপ বস্তুর গোষ্ঠী সনাক্ত করতে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয়। তারা ভিন্ন ধরনের প্রকার এর ক্লাস্টারিং পদ্ধতি, সহ: পার্টিশন পদ্ধতি। অনুক্রমিক ক্লাস্টারিং . মডেল ভিত্তিক ক্লাস্টারিং.