ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಶೋಧನೆ, ಅವುಗಳ ವಿಧಾನಗಳು, ಅನುಕೂಲಗಳು, ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು.
ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ vs. ಕ್ರಮಾನುಗತ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇಲ್ಲದ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸೇರಿವೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಈ ಎರಡು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ವಿಧಾನಗಳು, ಅನುಕೂಲಗಳು, ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿರುವ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನ ನಿಜವಾದ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಅನ್ವಯಗಳು
ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:
- ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್: ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಜನೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಜಿಸಲು ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಹಣಕಾಸು: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದ ಹಣಕಾಸು ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬ್ಯಾಂಕ್ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮೊತ್ತ, ಸ್ಥಳ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ತನಿಖೆಗಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಜಪಾನ್‌ನ ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗದ ಉಪ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು આનುವಂಶಿಕ ಗುರುತುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆ, ಚಿತ್ರದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು. ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರಣ್ಯಗಳು, ಜಲಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಭೂ ಹೊದಿಕೆ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿಷಯ ಮಾದರಿ, ದೊಡ್ಡ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು. ಸುದ್ದಿ ಸಂಗ್ರಾಹಕವು ತಮ್ಮ ವಿಷಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಒಂದು ಕೇಂದ್ರಾಧಾರಿತ ವಿಧಾನ
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಒಂದು ಕೇಂದ್ರಾಧಾರಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು k ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಗುರಿ ಹೊಂದಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಹತ್ತಿರದ ಸರಾಸರಿ (ಕೇಂದ್ರ) ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
- ಆರಂಭಿಸುವಿಕೆ: ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ k ಆರಂಭಿಕ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ನಿಯೋಜನೆ: ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ಕೇಂದ್ರ ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೂರ ಮಾಪನವಾಗಿ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನವೀಕರಣ: ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮರುಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ.
- ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಹಂತ 2 ಮತ್ತು 3 ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್‌ನ ಅನುಕೂಲಗಳು
- ಸರಳತೆ: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭ.
- ದಕ್ಷತೆ: ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ.
- ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್‌ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಆರಂಭಿಕ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನೆ: ಅಂತಿಮ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶವು ಕೇಂದ್ರಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಆರಂಭಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಗೋಳಾಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಊಹೆ: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಗೋಳಾಕಾರದ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದವು ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗದಿರಬಹುದು.
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (k) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (k) ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು, ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸೂಕ್ತ ಸಂಖ್ಯೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇದು ಸವಾಲಾಗಬಹುದು. ಮೊಣಕೈ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಸಿಲೂಯೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಸೂಕ್ತವಾದ k ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನೆ: ಹೊರಗಿನವುಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
- ಡೇಟಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ದೂರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸೇಶನ್ (Z-ಸ್ಕೋರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್) ಮತ್ತು ನಾರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ (ಮಿನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್) ಸೇರಿವೆ.
- ಸೂಕ್ತವಾದ k ಅನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮೊಣಕೈ ವಿಧಾನ, ಸಿಲೂಯೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಇತರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಮೊಣಕೈ ವಿಧಾನವು ವಿಭಿನ್ನ k ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನೊಳಗಿನ ಚೌಕಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು (WCSS) ರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಮೊಣಕೈ" ಬಿಂದುವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ WCSS ನಲ್ಲಿನ ಇಳಿಕೆಯ ದರವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಲೂಯೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ತನ್ನ ನಿಯೋಜಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
- ಬಹು ಆರಂಭಗಳು: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆರಂಭಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ WCSS ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬಹು ಆರಂಭಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ: ಜಾಗತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
ಜಾಗತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ಸರಪಳಿಯು ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಗ್ರಾಹಕರ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ, ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳೊಂದಿಗಿನ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಬಳಸಿ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಹೆಚ್ಚು-ಮೌಲ್ಯದ ಗ್ರಾಹಕರು: ಹೆಚ್ಚು ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರು.
- ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು: ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಷ್ಠರಾಗುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು.
- ರಿಯಾಯಿತಿ ಹುಡುಕುವವರು: ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿರುವ ಅಥವಾ ಕೂಪನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರು.
- ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರು: ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ತಮ್ಮ ಮೊದಲ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರು.
ಈ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಚಿಲ್ಲರೆ ಸರಪಳಿಯು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಣ್ಣ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡದಕ್ಕೆ ಸತತವಾಗಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್) ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಕ್ಕೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ (ವಿಭಜಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್) ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಎಂಬ ಮರದಂತಹ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ವಿಧಗಳು
- ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ (ಕೆಳಗಿನಿಂದ-ಮೇಲಕ್ಕೆ): ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಂತೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರುವವರೆಗೆ ಹತ್ತಿರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ವಿಭಜಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ (ಮೇಲಿನಿಂದ-ಕೆಳಕ್ಕೆ): ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವವರೆಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಭಜಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅದರ ಕಡಿಮೆ ಗಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು
ವಿಭಿನ್ನ ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ:
- ಸಿಂಗಲ್ ಲಿಂಕೇಜ್ (ಕನಿಷ್ಠ ಲಿಂಕೇಜ್): ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಕಡಿಮೆ ಅಂತರ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಕಂಪ್ಲೀಟ್ ಲಿಂಕೇಜ್ (ಗರಿಷ್ಠ ಲಿಂಕೇಜ್): ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅತಿ ಉದ್ದದ ಅಂತರ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಆವರೇಜ್ ಲಿಂಕೇಜ್: ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸರಾಸರಿ ಅಂತರ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್ ಲಿಂಕೇಜ್: ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ವಾರ್ಡ್ಸ್ ವಿಧಾನ: ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನೊಳಗಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರವಾದ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಅನುಕೂಲಗಳು
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (k) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ: ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕತ್ತರಿಸಬಹುದು.
- ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆ: ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಡೇಟಾದ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತದ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ದೂರ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನಮ್ಯತೆ: ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ದೂರ ಮಾಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಗಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ. ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಮಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ O(n^2 log n) ಆಗಿದೆ.
- ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನೆ: ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆ: ಆಯಾಮದ ಶಾಪದಿಂದಾಗಿ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಬಹುದು.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
- ಲಿಂಕೇಜ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: ಲಿಂಕೇಜ್ ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ವಾರ್ಡ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು: ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್‌ನಂತೆಯೇ, ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ದೂರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು: ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ: ಜೈವಿಕ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು
ಅಮೆಜಾನ್ ಮಳೆಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾತ್ರ, ರೆಕ್ಕೆಯ ಆಕಾರ, ಬಣ್ಣ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೀಟಗಳ ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೀಟಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಈ ಕೀಟಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ vs. ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಒಂದು ನೇರ ಹೋಲಿಕೆ
ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಿಸುತ್ತದೆ:
| ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ | ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ | ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ |
|---|---|---|
| ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚನೆ | ವಿಭಜನಾತ್ಮಕ | ಕ್ರಮಾನುಗತ |
| ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (k) | ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು | ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ |
| ಗಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ | O(n*k*i), ಇಲ್ಲಿ n ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, k ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಮತ್ತು i ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮಾನುಗತಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. | ಅಗ್ಲೋಮರೇಟಿವ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ O(n^2 log n). ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು. |
| ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನೆ | ಕೇಂದ್ರಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. | ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ. |
| ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಆಕಾರ | ಗೋಳಾಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. | ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಆಕಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. |
| ಹೊರಗಿನವುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು | ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ. | ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ. |
| ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು | ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸುಲಭ. | ಡೆಂಡ್ರೊಗ್ರಾಮ್ ಒಂದು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. |
| ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ | ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. | ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. |
ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಗಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು
- ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ.
- ನಿಮಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಅಂದಾಜು ಸಂಖ್ಯೆ ತಿಳಿದಿರುವಾಗ.
- ನಿಮಗೆ ವೇಗದ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ.
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಗೋಳಾಕಾರದ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದವು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದಾಗ.
ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು
- ನೀವು ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ.
- ನಿಮಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ.
- ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾದ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ.
- ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೂರ ಮಾಪನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾದಾಗ.
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ.
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತವನ್ನು ಮೀರಿ: ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು
ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟರೂ, ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): ಸಾಂದ್ರತೆ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಕಾರಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಮೀನ್ ಶಿಫ್ಟ್: ಒಂದು ಕೇಂದ್ರಾಧಾರಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಕಾರಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ಗಾಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳು (GMM): ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಗಳ ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಆಯಾಮ ಕಡಿತವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ಹೋಲಿಕೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಐಗನ್‌ವ್ಯಾಲ್ಯೂಗಳು ಮತ್ತು ಐಗನ್‌ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪೀನವಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.