வாடிக்கையாளர் பிரித்தல்: கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் செயல்படுத்தலுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், உங்கள் வாடிக்கையாளர்களைப் புரிந்துகொள்வது வெற்றிக்கு மிக முக்கியமானது. வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் என்பது, பகிரப்பட்ட பண்புகளின் அடிப்படையில் வாடிக்கையாளர்களை தனித்துவமான குழுக்களாகப் பிரிக்கும் செயல்முறையாகும். இது வணிகங்கள் தங்கள் சந்தைப்படுத்தல் முயற்சிகளைத் தனிப்பயனாக்கவும், வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை மேம்படுத்தவும், இறுதியில் லாபத்தை அதிகரிக்கவும் அனுமதிக்கிறது. வாடிக்கையாளர் பிரித்தலுக்கான மிகவும் சக்திவாய்ந்த நுட்பங்களில் ஒன்று கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் பயன்பாடு ஆகும். இந்த விரிவான வழிகாட்டி, உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக, வாடிக்கையாளர் பிரித்தலுக்காக கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துவதற்கான கோட்பாடு, செயல்படுத்தல், மதிப்பீடு மற்றும் நெறிமுறைப் பரிசீலனைகள் மூலம் உங்களை வழிநடத்தும்.

வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் என்றால் என்ன?

வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் என்பது ஒரு நிறுவனத்தின் வாடிக்கையாளர்களை ஒவ்வொரு குழுவிற்குள்ளும் வாடிக்கையாளர்களிடையே உள்ள ஒற்றுமையை பிரதிபலிக்கும் குழுக்களாகப் பிரிக்கும் ஒரு நடைமுறையாகும். வாடிக்கையாளர் பிரித்தலின் குறிக்கோள், ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளரின் மதிப்பையும் வணிகத்திற்கு அதிகரிக்க, ஒவ்வொரு பிரிவிலும் உள்ள வாடிக்கையாளர்களுடன் எவ்வாறு தொடர்புகொள்வது என்பதைத் தீர்மானிப்பதாகும். இதில் சந்தைப்படுத்தல் செய்திகள், தயாரிப்பு மேம்பாடு மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை உத்திகளைத் தனிப்பயனாக்குவது ஆகியவை அடங்கும்.

வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் ஏன் முக்கியமானது?

• மேம்படுத்தப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் ROI: குறிப்பிட்ட பிரிவுகளைத் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செய்திகளுடன் இலக்கு வைப்பதன் மூலம், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள் மிகவும் பயனுள்ளதாகவும் திறமையாகவும் மாறும், வீணான விளம்பரச் செலவைக் குறைக்கும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட வாடிக்கையாளர் அனுபவம்: வாடிக்கையாளர் தேவைகளைப் புரிந்துகொள்வது, வணிகங்கள் தொடர்புகளைத் தனிப்பயனாக்கவும், சிறந்த சேவையை வழங்கவும் அனுமதிக்கிறது, இது வாடிக்கையாளர் திருப்தி மற்றும் விசுவாசத்தை அதிகரிக்க வழிவகுக்கிறது.
• உகந்த தயாரிப்பு மேம்பாடு: வாடிக்கையாளர்களின் விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் நடத்தைகளின் அடிப்படையில் அவர்களைப் பிரிப்பது, அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் புதிய தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை உருவாக்குவதற்கான மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
• அதிகரித்த வருவாய்: மிகவும் லாபகரமான வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலமும், அவர்களின் தேவைகளுக்கு ஏற்ப உத்திகளை உருவாக்குவதன் மூலமும், வணிகங்கள் வருவாய் வளர்ச்சியை அதிகரிக்க முடியும்.
• சிறந்த வள ஒதுக்கீடு: வெவ்வேறு பிரிவுகளின் பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வது, வணிகங்கள் வளங்களை மிகவும் திறம்பட ஒதுக்க அனுமதிக்கிறது, இது மிகப்பெரிய வருவாயைத் தரும் பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துகிறது.

வாடிக்கையாளர் பிரித்தலுக்கான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள்

கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் மேற்பார்வையிடப்படாத இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் ஆகும், அவை தரவுப் புள்ளிகளை அவற்றின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் கிளஸ்டர்களாகக் குழுவாக்குகின்றன. வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் சூழலில், இந்த அல்காரிதம்கள் ஒரே மாதிரியான பண்புகளைக் கொண்ட வாடிக்கையாளர்களை தனித்துவமான பிரிவுகளாகக் குழுவாக்குகின்றன. மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் இங்கே:

கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்

கே-மீன்ஸ் என்பது ஒரு மையப்புள்ளி அடிப்படையிலான அல்காரிதம் ஆகும், இது n தரவுப் புள்ளிகளை k கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அங்கு ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அருகிலுள்ள சராசரியுடன் (கிளஸ்டர் மையம் அல்லது சென்ட்ராய்டு) கிளஸ்டருக்குச் சொந்தமானது. இந்த அல்காரிதம் ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் அருகிலுள்ள மையப்புள்ளிக்கு மீண்டும் மீண்டும் ஒதுக்குகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு கிளஸ்டருக்கும் ஒதுக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளின் சராசரியின் அடிப்படையில் மையப்புள்ளிகளைப் புதுப்பிக்கிறது.

கே-மீன்ஸ் எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

1. துவக்கம்: தோராயமாக k ஆரம்ப மையப்புள்ளிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
2. ஒதுக்கீடு: ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் ஒரு தூர அளவீட்டின் அடிப்படையில் (எ.கா., யூக்ளிடியன் தூரம்) அருகிலுள்ள மையப்புள்ளிக்கு ஒதுக்கவும்.
3. புதுப்பித்தல்: ஒவ்வொரு கிளஸ்டருக்கும் ஒதுக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளின் சராசரியாக மையப்புள்ளிகளை மீண்டும் கணக்கிடுங்கள்.
4. மறுசெய்கை: மையப்புள்ளிகள் கணிசமாக மாறாத வரை அல்லது அதிகபட்ச மறுசெய்கைகளின் எண்ணிக்கை எட்டப்படும் வரை படி 2 மற்றும் 3 ஐ மீண்டும் செய்யவும்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் அதன் வாடிக்கையாளர்களை வாங்கும் அதிர்வெண் மற்றும் சராசரி ஆர்டர் மதிப்பு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் பிரிக்க விரும்புகிறது என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். கே-மீன்ஸ் "உயர் மதிப்பு வாடிக்கையாளர்கள்" (அதிக அதிர்வெண், அதிக மதிப்பு), "எப்போதாவது வாங்குபவர்கள்" (குறைந்த அதிர்வெண், குறைந்த மதிப்பு), மற்றும் "மதிப்பு வாங்குபவர்கள்" (அதிக அதிர்வெண், குறைந்த மதிப்பு) போன்ற பிரிவுகளை அடையாளம் காணப் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்தப் பிரிவுகள் இலக்கு வைக்கப்பட்ட விளம்பரங்களுக்கு அனுமதிக்கின்றன - உதாரணமாக, உயர் மதிப்பு வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவர்களின் விசுவாசத்தைப் பேணுவதற்காக பிரத்யேக தள்ளுபடிகளை வழங்குதல், அல்லது எப்போதாவது வாங்குபவர்களுக்கு அடிக்கடி வாங்குவதை ஊக்குவிக்க சலுகைகளை வழங்குதல். இந்தியாவில், இது பண்டிகைக்கால சலுகைகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம், அதே நேரத்தில் ஐரோப்பாவில், இது பருவகால விற்பனையை மையமாகக் கொண்டிருக்கலாம்.

கே-மீன்ஸின் நன்மைகள்:

• எளிமையானது மற்றும் புரிந்துகொள்ள எளிதானது.
• கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு.
• பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு அளவிடக்கூடியது.

கே-மீன்ஸின் தீமைகள்:

• ஆரம்ப மையப்புள்ளி தேர்வுக்கு உணர்திறன் கொண்டது.
• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை (k) முன்கூட்டியே குறிப்பிட வேண்டும்.
• கிளஸ்டர்கள் கோள வடிவமாகவும் சம அளவிலும் இருக்கும் என்று கருதுகிறது, இது எப்போதும் உண்மையாக இருக்காது.
• வெளிப்பிறழ்வுகளுக்கு (outliers) உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்கலாம்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் கிளஸ்டர்களின் ஒரு படிநிலையை உருவாக்குகிறது. இது தொகுத்தல் (கீழிருந்து மேல்) அல்லது பிரித்தல் (மேலிருந்து கீழ்) ஆக இருக்கலாம். தொகுத்தல் கிளஸ்டரிங் ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் அதன் சொந்த கிளஸ்டராகத் தொடங்கி, ஒரு கிளஸ்டர் மட்டுமே இருக்கும் வரை அருகிலுள்ள கிளஸ்டர்களை மீண்டும் மீண்டும் ஒன்றிணைக்கிறது. பிரித்தல் கிளஸ்டரிங் அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளையும் ஒரு கிளஸ்டரில் தொடங்கி, ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அதன் சொந்த கிளஸ்டரில் இருக்கும் வரை கிளஸ்டரை மீண்டும் மீண்டும் சிறிய கிளஸ்டர்களாகப் பிரிக்கிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் வகைகள்:

• தொகுத்தல் கிளஸ்டரிங்: கீழிருந்து மேல் அணுகுமுறை.
• பிரித்தல் கிளஸ்டரிங்: மேலிருந்து கீழ் அணுகுமுறை.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கில் இணைப்பு முறைகள்:

• ஒற்றை இணைப்பு: இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம் கிளஸ்டர்களில் உள்ள எந்த இரண்டு புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான குறுகிய தூரம் ஆகும்.
• முழுமையான இணைப்பு: இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம் கிளஸ்டர்களில் உள்ள எந்த இரண்டு புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான நீண்ட தூரம் ஆகும்.
• சராசரி இணைப்பு: இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம் கிளஸ்டர்களில் உள்ள அனைத்து ஜோடி புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான சராசரி தூரம் ஆகும்.
• வார்டின் இணைப்பு: ஒவ்வொரு கிளஸ்டருக்குள்ளும் உள்ள மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய ஃபேஷன் சில்லறை விற்பனையாளர், வாடிக்கையாளர்களின் ஸ்டைல் விருப்பத்தேர்வுகள், உலாவல் வரலாறு மற்றும் வாங்கும் முறைகளின் அடிப்படையில் அவர்களைப் பிரிக்க படிநிலை கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தலாம். இதன் விளைவாக வரும் படிநிலை, "மினிமலிஸ்ட் சிக்" முதல் "போஹேமியன் ராப்சோடி" வரை தனித்துவமான ஸ்டைல் குழுக்களை வெளிப்படுத்த முடியும். பிரிவுகள் நன்கு வரையறுக்கப்பட்டிருப்பதை உறுதிசெய்ய முழுமையான இணைப்பு பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஜப்பானில், இது பாரம்பரிய ஆடை கூறுகளுடன் தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட போக்குகளை அடையாளம் காண உதவும், அதே நேரத்தில் பிரேசிலில் இது பிரகாசமான, துடிப்பான வண்ண விருப்பங்களைக் கொண்ட வாடிக்கையாளர்களை இலக்கு வைக்க உதவும். இந்த பிரிவை ஒரு டென்ட்ரோகிராம் (ஒரு மரம் போன்ற வரைபடம்) மூலம் காட்சிப்படுத்துவது பிரிவுகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் நன்மைகள்:

• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே குறிப்பிட தேவையில்லை.
• தரவின் ஒரு படிநிலை பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது, இது கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ள பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• பல்வேறு தூர அளவீடுகள் மற்றும் இணைப்பு முறைகளுடன் பயன்படுத்தக்கூடிய பல்துறைத்தன்மை கொண்டது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் தீமைகள்:

• கணக்கீட்டு ரீதியாக செலவுமிக்கதாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு.
• சத்தம் (noise) மற்றும் வெளிப்பிறழ்வுகளுக்கு (outliers) உணர்திறன் கொண்டது.
• உயர்-பரிமாணத் தரவைக் கையாள்வது கடினம்.

டிபிஸ்கேன் (DBSCAN - அடர்த்தி அடிப்படையிலான இடஞ்சார்ந்த கிளஸ்டரிங்)

டிபிஸ்கேன் என்பது ஒரு அடர்த்தி அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும், இது நெருக்கமாக நிரம்பிய தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்குகிறது, குறைந்த அடர்த்திப் பகுதிகளில் தனியாக இருக்கும் தரவுப் புள்ளிகளை வெளிப்பிறழ்வுகளாகக் குறிக்கிறது. டிபிஸ்கேன் ஒரு கிளஸ்டரை அடர்த்தியாக இணைக்கப்பட்ட புள்ளிகளின் அதிகபட்ச தொகுப்பாக வரையறுக்கிறது.

டிபிஸ்கேனில் முக்கிய கருத்துக்கள்:

• எப்சிலன் (ε): அண்டை வீட்டார்களைத் தேட ஒரு தரவுப் புள்ளியைச் சுற்றியுள்ள ஆரம்.
• MinPts: ஒரு புள்ளி முக்கிய புள்ளியாகக் கருதப்படுவதற்கு எப்சிலன் ஆரத்திற்குள் தேவைப்படும் குறைந்தபட்ச தரவுப் புள்ளிகளின் எண்ணிக்கை.
• முக்கிய புள்ளி: அதன் எப்சிலன் ஆரத்திற்குள் குறைந்தபட்சம் MinPts தரவுப் புள்ளிகளைக் கொண்ட ஒரு தரவுப் புள்ளி.
• எல்லைப் புள்ளி: ஒரு முக்கிய புள்ளியின் எப்சிலன் ஆரத்திற்குள் இருக்கும் ஆனால் அது ஒரு முக்கிய புள்ளி அல்லாத ஒரு தரவுப் புள்ளி.
• வெளிப்பிறழ்வு (சத்தம்): ஒரு முக்கிய புள்ளி அல்லது எல்லைப் புள்ளி அல்லாத ஒரு தரவுப் புள்ளி.

டிபிஸ்கேன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

1. இதுவரை பார்வையிடப்படாத ஒரு தன்னிச்சையான தரவுப் புள்ளியுடன் தொடங்கவும்.
2. எப்சிலன் ஆரத்திற்குள் உள்ள அனைத்து அண்டை வீட்டார்களையும் மீட்டெடுக்கவும்.
3. அண்டை வீட்டாரின் எண்ணிக்கை MinPts க்கு சமமாகவோ அல்லது அதிகமாகவோ இருந்தால், தற்போதைய புள்ளியை ஒரு முக்கிய புள்ளியாகக் குறித்து ஒரு புதிய கிளஸ்டரைத் தொடங்கவும்.
4. முக்கிய புள்ளியிலிருந்து அடர்த்தி-அடையக்கூடிய அனைத்து புள்ளிகளையும் மீண்டும் மீண்டும் கண்டறிந்து அவற்றை கிளஸ்டரில் சேர்க்கவும்.
5. அண்டை வீட்டாரின் எண்ணிக்கை MinPts ஐ விட குறைவாக இருந்தால், தற்போதைய புள்ளியை எல்லைப் புள்ளி அல்லது சத்தம் எனக் குறிக்கவும்.
6. அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளும் பார்வையிடப்படும் வரை படிகள் 1-5 ஐ மீண்டும் செய்யவும்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய சுற்றுலா நிறுவனம், ஒத்த முன்பதிவு முறைகள் மற்றும் செயல்பாட்டு விருப்பங்களைக் கொண்ட பயணக் குழுக்களை அடையாளம் காண டிபிஸ்கேன்-ஐப் பயன்படுத்தலாம். டிபிஸ்கேன் வெளிப்பிறழ்வுகளை நன்கு கையாளுவதால், அது வழக்கமான சுற்றுலாப் பயணிகளை மிகவும் அசாதாரணமான பயணிகளிடமிருந்து பிரிக்க முடியும். நியூசிலாந்தில் சாகசப் பயணிகளின் கிளஸ்டர்கள், மாலத்தீவில் ஆடம்பர விடுமுறையாளர்கள் அல்லது தென்கிழக்கு ஆசியாவில் கலாச்சாரத்தில் மூழ்கித் திளைப்பவர்களை அடையாளம் காண்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். 'சத்தம்' என்பது மிகவும் முக்கிய அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பயணத் திட்டங்களைக் கொண்ட பயணிகளைக் குறிக்கலாம். டிபிஸ்கேனின் தன்னிச்சையான வடிவத்தின் கிளஸ்டர்களைக் கண்டறியும் திறன் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் பயண ஆர்வங்கள் சரியான கோளக் குழுக்களாக இருக்க வேண்டிய அவசியமில்லை.

டிபிஸ்கேனின் நன்மைகள்:

• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே குறிப்பிட தேவையில்லை.
• தன்னிச்சையான வடிவத்தின் கிளஸ்டர்களைக் கண்டறிய முடியும்.
• வெளிப்பிறழ்வுகளுக்கு வலுவானது.

டிபிஸ்கேனின் தீமைகள்:

• அளவுரு சரிசெய்தலுக்கு (ε மற்றும் MinPts) உணர்திறன் கொண்டது.
• வெவ்வேறு அடர்த்திகளைக் கொண்ட தரவை கிளஸ்டர் செய்வதில் சிரமம் இருக்கலாம்.
• உயர்-பரிமாணத் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படாமல் போகலாம்.

பைத்தானில் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை செயல்படுத்துதல்

பைத்தான் என்பது தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றலுக்கான ஒரு பிரபலமான நிரலாக்க மொழியாகும், மேலும் இது கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை செயல்படுத்துவதற்கான பல நூலகங்களை வழங்குகிறது. ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் என்பது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நூலகமாகும், இது கே-மீன்ஸ், படிநிலை கிளஸ்டரிங் மற்றும் டிபிஸ்கேன் ஆகியவற்றின் செயலாக்கங்களையும், பிற இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களையும் வழங்குகிறது.

உங்கள் சூழலை அமைத்தல்

நீங்கள் தொடங்குவதற்கு முன், பின்வரும் நூலகங்களுடன் பைத்தான் நிறுவப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்:

• ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன்
• நம்పై
• பாண்டாஸ்
• மாட்பிளாட்லிப்

நீங்கள் இந்த நூலகங்களை பிப் (pip) பயன்படுத்தி நிறுவலாம்:

            pip install scikit-learn numpy pandas matplotlib
            

              
                Copy
              
            
          

உதாரணம்: ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் உடன் கே-மீன்ஸ் செயல்படுத்தல்

ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் பயன்படுத்தி கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்கை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதற்கான ஒரு உதாரணம் இங்கே:

            import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load your customer data into a Pandas DataFrame
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Select the features you want to use for clustering
features = ['Purchase Frequency', 'Average Order Value', 'Customer Age']
X = data[features]

# Handle missing values (if any)
X = X.fillna(X.mean())

# Scale the features using StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Determine the optimal number of clusters using the Elbow Method
wcss = []
for i in range(1, 11):
 kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
 kmeans.fit(X_scaled)
 wcss.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

# Based on the Elbow Method, choose the optimal number of clusters
k = 3

# Apply K-Means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_scaled)

# Add the cluster labels to the original DataFrame
data['Cluster'] = y_kmeans

# Analyze the clusters
cluster_analysis = data.groupby('Cluster').mean()
print(cluster_analysis)

# Visualize the clusters (for 2D or 3D data)
if len(features) == 2:
 plt.scatter(X_scaled[y_kmeans == 0, 0], X_scaled[y_kmeans == 0, 1], s=100, c='red', label='Cluster 1')
 plt.scatter(X_scaled[y_kmeans == 1, 0], X_scaled[y_kmeans == 1, 1], s=100, c='blue', label='Cluster 2')
 plt.scatter(X_scaled[y_kmeans == 2, 0], X_scaled[y_kmeans == 2, 1], s=100, c='green', label='Cluster 3')
 plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='yellow', label='Centroids')
 plt.title('Clusters of customers')
 plt.xlabel(features[0])
 plt.ylabel(features[1])
 plt.legend()
 plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

உதாரணம்: ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் உடன் படிநிலை கிளஸ்டரிங் செயல்படுத்தல்

            import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# Load your customer data into a Pandas DataFrame
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Select the features you want to use for clustering
features = ['Purchase Frequency', 'Average Order Value', 'Customer Age']
X = data[features]

# Handle missing values (if any)
X = X.fillna(X.mean())

# Scale the features using StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Determine the linkage method (e.g., 'ward', 'complete', 'average', 'single')
linkage_method = 'ward'

# Create the linkage matrix
linked = linkage(X_scaled, method=linkage_method)

# Plot the dendrogram to help determine the number of clusters
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(linked, orientation='top', distance_sort='ascending', show_leaf_counts=True)
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Cluster Distance')
plt.show()

# Based on the dendrogram, choose the number of clusters
n_clusters = 3

# Apply Hierarchical Clustering
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters, linkage=linkage_method)
y_hc = cluster.fit_predict(X_scaled)

# Add the cluster labels to the original DataFrame
data['Cluster'] = y_hc

# Analyze the clusters
cluster_analysis = data.groupby('Cluster').mean()
print(cluster_analysis)

            

              
                Copy
              
            
          

உதாரணம்: ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் உடன் டிபிஸ்கேன் செயல்படுத்தல்

            import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# Load your customer data into a Pandas DataFrame
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# Select the features you want to use for clustering
features = ['Purchase Frequency', 'Average Order Value', 'Customer Age']
X = data[features]

# Handle missing values (if any)
X = X.fillna(X.mean())

# Scale the features using StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Determine the optimal values for epsilon (eps) and min_samples
# This often requires experimentation and domain knowledge
eps = 0.5
min_samples = 5

# Apply DBSCAN clustering
dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
y_dbscan = dbscan.fit_predict(X_scaled)

# Add the cluster labels to the original DataFrame
data['Cluster'] = y_dbscan

# Analyze the clusters
cluster_analysis = data.groupby('Cluster').mean()
print(cluster_analysis)

# Visualize the clusters (for 2D data)
if len(features) == 2:
 plt.scatter(X_scaled[y_dbscan == 0, 0], X_scaled[y_dbscan == 0, 1], s=100, c='red', label='Cluster 1')
 plt.scatter(X_scaled[y_dbscan == 1, 0], X_scaled[y_dbscan == 1, 1], s=100, c='blue', label='Cluster 2')
 plt.scatter(X_scaled[y_dbscan == -1, 0], X_scaled[y_dbscan == -1, 1], s=100, c='gray', label='Outliers (Noise)')
 plt.title('Clusters of customers (DBSCAN)')
 plt.xlabel(features[0])
 plt.ylabel(features[1])
 plt.legend()
 plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

முக்கியமான பரிசீலனைகள்:

• தரவு முன்செயலாக்கம்: எந்தவொரு கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தையும் பயன்படுத்துவதற்கு முன், உங்கள் தரவை முன்செயலாக்குவது மிகவும் முக்கியம். இது விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், அம்சங்களை அளவிடுதல் மற்றும் வெளிப்பிறழ்வுகளை அகற்றுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் அம்சங்களின் அளவிற்கு உணர்திறன் கொண்டிருப்பதால், அளவிடுதல் மிகவும் முக்கியமானது.
• அம்சத் தேர்வு: கிளஸ்டரிங்கிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்களின் தேர்வு முடிவுகளை கணிசமாக பாதிக்கலாம். உங்கள் வணிக இலக்குகளுக்கு பொருத்தமான மற்றும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளைப் பிடிக்கும் அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• அளவுரு சரிசெய்தல்: கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் பெரும்பாலும் உகந்த முடிவுகளை அடைய சரிசெய்யப்பட வேண்டிய அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளன. வெவ்வேறு அளவுரு மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்து, கிளஸ்டர்களின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தவும். உதாரணமாக, 'எல்போ முறை' கே-மீன்ஸிற்கான உகந்த 'k' மதிப்பைக் கண்டறிய உதவுகிறது. டிபிஸ்கேனின் எப்சிலன் மற்றும் min_samples கவனமாக பரிசீலிக்கப்பட வேண்டும்.

கிளஸ்டரிங் செயல்திறனை மதிப்பிடுதல்

கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது, இதன் விளைவாக வரும் கிளஸ்டர்கள் அர்த்தமுள்ளதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வது முக்கியம். குறிப்பிட்ட அல்காரிதம் மற்றும் தரவின் தன்மையைப் பொறுத்து, கிளஸ்டரிங் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பல அளவீடுகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.

சில்ஹவுட் ஸ்கோர்

சில்ஹவுட் ஸ்கோர் ஒரு தரவுப் புள்ளி மற்ற கிளஸ்டர்களுடன் ஒப்பிடும்போது அதன் சொந்த கிளஸ்டருடன் எவ்வளவு ஒத்திருக்கிறது என்பதை அளவிடுகிறது. இது -1 முதல் 1 வரை இருக்கும், அங்கு அதிக மதிப்பெண் சிறந்த வரையறுக்கப்பட்ட கிளஸ்டர்களைக் குறிக்கிறது.

விளக்கம்:

• +1: தரவுப் புள்ளி நன்கு கிளஸ்டர் செய்யப்பட்டு, அண்டை கிளஸ்டர்களிலிருந்து வெகு தொலைவில் இருப்பதைக் குறிக்கிறது.
• 0: தரவுப் புள்ளி இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான முடிவு எல்லையில் அல்லது அதற்கு மிக அருகில் இருப்பதைக் குறிக்கிறது.
• -1: தரவுப் புள்ளி தவறான கிளஸ்டருக்கு ஒதுக்கப்பட்டிருக்கலாம் என்பதைக் குறிக்கிறது.

டேவிஸ்-பௌல்டின் இன்டெக்ஸ்

டேவிஸ்-பௌல்டின் இன்டெக்ஸ் ஒவ்வொரு கிளஸ்டரின் சராசரி ஒற்றுமை விகிதத்தை அதன் மிகவும் ஒத்த கிளஸ்டருடன் அளவிடுகிறது. குறைந்த மதிப்பெண் சிறந்த கிளஸ்டரிங்கைக் குறிக்கிறது, பூஜ்ஜியம் சாத்தியமான குறைந்த மதிப்பெண் ஆகும்.

காலின்ஸ்கி-ஹராபாஸ் இன்டெக்ஸ்

காலின்ஸ்கி-ஹராபாஸ் இன்டெக்ஸ், மாறுபாடு விகித அளவுகோல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது கிளஸ்டர்களுக்கு இடையேயான சிதறலுக்கும் கிளஸ்டருக்குள் உள்ள சிதறலுக்கும் உள்ள விகிதத்தை அளவிடுகிறது. அதிக மதிப்பெண் சிறந்த வரையறுக்கப்பட்ட கிளஸ்டர்களைக் குறிக்கிறது.

காட்சி ஆய்வு

கிளஸ்டர்களைக் காட்சிப்படுத்துவது கிளஸ்டரிங் முடிவுகளின் தரம் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். இது குறைந்த பரிமாண தரவுகளுக்கு (2D அல்லது 3D) குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு கிளஸ்டர்களை வரைந்து பார்வைக்கு ஆய்வு செய்யலாம்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய சில்லறை விற்பனை சங்கிலிக்கு, வெவ்வேறு கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை (k) பயன்படுத்தி வெவ்வேறு கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்களின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவதற்கு சில்ஹவுட் ஸ்கோர் பயன்படுத்தப்படலாம். அதிக சில்ஹவுட் ஸ்கோர் வாடிக்கையாளர் குழுக்களின் சிறந்த வரையறுக்கப்பட்ட பிரிவைக் குறிக்கும்.

பைத்தான் குறியீடு உதாரணம்:

            from sklearn.metrics import silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score

# Assuming you have the cluster labels (y_kmeans, y_hc, or y_dbscan) and the scaled data (X_scaled)

# Calculate the Silhouette Score
silhouette = silhouette_score(X_scaled, y_kmeans)
print(f"Silhouette Score: {silhouette}")

# Calculate the Davies-Bouldin Index
db_index = davies_bouldin_score(X_scaled, y_kmeans)
print(f"Davies-Bouldin Index: {db_index}")

# Calculate the Calinski-Harabasz Index
ch_index = calinski_harabasz_score(X_scaled, y_kmeans)
print(f"Calinski-Harabasz Index: {ch_index}")

            

              
                Copy
              
            
          

வாடிக்கையாளர் பிரித்தலின் பயன்பாடுகள்

உங்கள் வாடிக்கையாளர்களைப் பிரித்தவுடன், இந்த பிரிவுகளை பல்வேறு வணிக முடிவுகளைத் தெரிவிக்கப் பயன்படுத்தலாம்:

• இலக்கு வைக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள்: ஒவ்வொரு பிரிவிற்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சந்தைப்படுத்தல் செய்திகளையும் சலுகைகளையும் உருவாக்கவும்.
• தயாரிப்பு மேம்பாடு: வெவ்வேறு பிரிவுகளின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் புதிய தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை உருவாக்கவும்.
• வாடிக்கையாளர் சேவை: பிரிவு விருப்பங்களின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட வாடிக்கையாளர் சேவையை வழங்கவும்.
• விலை உத்திகள்: வெவ்வேறு பிரிவுகளுக்கு வெவ்வேறு விலை உத்திகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• சேனல் உகப்பாக்கம்: சரியான வாடிக்கையாளர்களை அடைய உங்கள் சந்தைப்படுத்தல் சேனல்களை உகப்பாக்கவும்.

உதாரணங்கள்:

• ஒரு உலகளாவிய ஸ்ட்ரீமிங் சேவை பார்க்கும் பழக்கம் மற்றும் மக்கள்தொகை அடிப்படையில் வெவ்வேறு சந்தா திட்டங்களையும் உள்ளடக்கப் பரிந்துரைகளையும் வழங்கலாம்.
• ஒரு பன்னாட்டு துரித உணவுச் சங்கிலி அதன் மெனு பிரசாதங்களையும் விளம்பரப் பிரச்சாரங்களையும் பிராந்திய விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் கலாச்சார விதிமுறைகளின் அடிப்படையில் சரிசெய்யலாம். உதாரணமாக, லத்தீன் அமெரிக்காவில் காரமான விருப்பங்கள் அல்லது இந்தியாவில் சைவத்தை மையமாகக் கொண்ட விளம்பரங்கள்.
• ஒரு உலகளாவிய வங்கி வாடிக்கையாளர் வயது, வருமானம் மற்றும் முதலீட்டு இலக்குகளின் அடிப்படையில் அதன் நிதி தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளைத் தனிப்பயனாக்கலாம்.

வாடிக்கையாளர் பிரித்தலில் நெறிமுறைப் பரிசீலனைகள்

வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக இருக்க முடியும் என்றாலும், இந்த நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதன் நெறிமுறை தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். பிரித்தல் முயற்சிகள் பாரபட்சமான நடைமுறைகள் அல்லது சில வாடிக்கையாளர் குழுக்களுக்கு நியாயமற்ற சிகிச்சைக்கு வழிவகுக்காது என்பதை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியம். வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தரவு தனியுரிமை ஆகியவை முதன்மையானவை.

முக்கிய நெறிமுறைப் பரிசீலனைகள்:

• தரவு தனியுரிமை: வாடிக்கையாளர் தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு (எ.கா., GDPR, CCPA) ஏற்ப சேகரிக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்யவும். வாடிக்கையாளர்களின் தரவைச் சேகரிப்பதற்கு முன் அவர்களிடமிருந்து ஒப்புதல் பெறவும், அவர்களின் தரவு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படும் என்பது குறித்து வெளிப்படையாக இருக்கவும்.
• நியாயம் மற்றும் பாகுபாடின்மை: இனம், மதம் அல்லது பாலினம் போன்ற பாதுகாக்கப்பட்ட பண்புகளின் அடிப்படையில் சில வாடிக்கையாளர் குழுக்களுக்கு எதிராகப் பாகுபாடு காட்ட பிரித்தலைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும். அனைத்து வாடிக்கையாளர்களும் நியாயமாகவும் சமமாகவும் நடத்தப்படுவதை உறுதிசெய்யவும்.
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை: வாடிக்கையாளர் பிரிவுகள் எவ்வாறு உருவாக்கப்படுகின்றன மற்றும் அவை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது குறித்து வெளிப்படையாக இருங்கள். வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவர்கள் ஏன் குறிப்பிட்ட சலுகைகள் அல்லது சேவைகளுடன் இலக்கு வைக்கப்படுகிறார்கள் என்பதற்கான விளக்கங்களை வழங்கவும்.
• தரவு பாதுகாப்பு: வாடிக்கையாளர் தரவை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் மற்றும் பயன்பாட்டிலிருந்து பாதுகாக்கவும். தரவு மீறல்களைத் தடுக்கவும் வாடிக்கையாளர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கவும் பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• சார்பு தணிப்பு: உங்கள் தரவு மற்றும் அல்காரிதம்களில் உள்ள சார்புகளை அடையாளம் கண்டு தணிக்க தீவிரமாகச் செயல்படுங்கள். சார்புகள் நியாயமற்ற அல்லது பாரபட்சமான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

நெறிமுறையற்ற பிரித்தலின் எடுத்துக்காட்டுகள்:

• குறைந்த வருமானம் உள்ள சமூகங்களுக்கு அவர்களின் இருப்பிடத்தின் அடிப்படையில் அதிக வட்டி கடன்களை இலக்கு வைத்தல்.
• இனம் அல்லது இனத்தின் அடிப்படையில் சில தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளுக்கான அணுகலை மறுத்தல்.
• வாடிக்கையாளர்களுக்கு எதிராகப் பாகுபாடு காட்ட உணர்திறன் வாய்ந்த தனிப்பட்ட தரவை (எ.கா., சுகாதாரத் தகவல்) பயன்படுத்துதல்.

நெறிமுறை பிரித்தலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்:

• உங்கள் வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் நடைமுறைகளை வழிநடத்தும் ஒரு தரவு நெறிமுறைகள் கட்டமைப்பைச் செயல்படுத்தவும்.
• சார்புகளை அடையாளம் கண்டு தணிக்க உங்கள் பிரித்தல் மாதிரிகளின் வழக்கமான தணிக்கைகளை நடத்தவும்.
• உங்கள் ஊழியர்களுக்கு தரவு நெறிமுறைகள் மற்றும் பொறுப்பான தரவு பயன்பாடு குறித்த பயிற்சியை வழங்கவும்.
• உங்கள் பிரித்தல் நடைமுறைகள் நியாயமானதாகவும் சமமானதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய பல்வேறு பங்குதாரர்களிடமிருந்து உள்ளீடுகளைப் பெறவும்.

மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்

அடிப்படை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகளுக்கு அப்பால், உங்கள் வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் முயற்சிகளை மேலும் மேம்படுத்தக்கூடிய பல மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள் உள்ளன.

பரிமாணக் குறைப்பு

உயர்-பரிமாணத் தரவைக் கையாளும்போது (அதாவது, அதிக எண்ணிக்கையிலான அம்சங்களைக் கொண்ட தரவு), மிக முக்கியமான தகவல்களைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் அம்சங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இது கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் முடிவுகளை மேலும் விளக்கக்கூடியதாக மாற்றலாம்.

பொதுவான பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பங்கள்:

• முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA): தரவின் முதன்மை கூறுகளை அடையாளம் காணும் ஒரு நேரியல் பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பம், இது அதிகபட்ச மாறுபாட்டின் திசைகளாகும்.
• t-விநியோகிக்கப்பட்ட ஸ்டோகாஸ்டிக் நெய்பர் எம்பெட்டிங் (t-SNE): உயர்-பரிமாணத் தரவை குறைந்த பரிமாணங்களில் காட்சிப்படுத்துவதற்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒரு நேரியல் அல்லாத பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பம்.
• ஆட்டோஎன்கோடர்கள்: அவற்றின் உள்ளீட்டை புனரமைக்கப் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள். ஆட்டோஎன்கோடரின் மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு தரவின் குறைந்த பரிமாண பிரதிநிதித்துவமாகப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

என்செம்பிள் கிளஸ்டரிங்

என்செம்பிள் கிளஸ்டரிங், பிரித்தலின் வலுவான தன்மையையும் துல்லியத்தையும் மேம்படுத்த பல கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. ஒரே தரவில் வெவ்வேறு கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை இயக்குவதன் மூலமும், பின்னர் ஒருமித்த செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி முடிவுகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலமும் இதைச் செய்யலாம்.

கலப்பின அணுகுமுறைகள்

கிளஸ்டரிங்கை வகைப்பாடு அல்லது பின்னடைவு போன்ற பிற இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களுடன் இணைப்பது கூடுதல் நுண்ணறிவுகளை வழங்கலாம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் பிரித்தலின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம்.

உதாரணம்:

• வாடிக்கையாளர்களைப் பிரிக்க கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தவும், பின்னர் ஒரு வாடிக்கையாளர் வெளியேறும் வாய்ப்பை கணிக்க வகைப்படுத்தலைப் பயன்படுத்தவும்.
• வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளை அடையாளம் காண கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தவும், பின்னர் ஒவ்வொரு பிரிவின் வாழ்நாள் மதிப்பைக் கணிக்க பின்னடைவைப் பயன்படுத்தவும்.

நிகழ்நேரப் பிரித்தல்

சில சந்தர்ப்பங்களில், புதிய தரவு கிடைக்கும்போது நிகழ்நேரத்தில் வாடிக்கையாளர் பிரித்தலைச் செய்ய வேண்டியிருக்கலாம். ஆன்லைன் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி இதைச் செய்யலாம், அவை புதிய தரவுப் புள்ளிகள் சேர்க்கப்படும்போது கிளஸ்டர்களைப் படிப்படியாகப் புதுப்பிக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

வகையினம் சார்ந்த தரவைக் கையாளுதல்

பல வாடிக்கையாளர் தரவுத்தொகுப்புகளில் பாலினம், இருப்பிடம் அல்லது தயாரிப்பு வகை போன்ற வகையினம் சார்ந்த அம்சங்கள் உள்ளன. கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தும்போது இந்த அம்சங்கள் கவனமாகக் கையாளப்பட வேண்டும், ஏனெனில் அவை நேரடியாக தூரக் கணக்கீடுகளில் பயன்படுத்தப்பட முடியாது.

வகையினம் சார்ந்த தரவைக் கையாளுவதற்கான பொதுவான நுட்பங்கள்:

• ஒன்-ஹாட் என்கோடிங்: ஒவ்வொரு வகையினம் சார்ந்த அம்சத்தையும் பைனரி அம்சங்களின் தொகுப்பாக மாற்றவும், அங்கு ஒவ்வொரு பைனரி அம்சமும் வகைகளில் ஒன்றைக் குறிக்கிறது.
• அதிர்வெண் குறியாக்கம்: ஒவ்வொரு வகையினம் சார்ந்த மதிப்பையும் தரவுத்தொகுப்பில் அந்த மதிப்பின் அதிர்வெண்ணுடன் மாற்றவும்.
• இலக்கு குறியாக்கம்: ஒவ்வொரு வகையினம் சார்ந்த மதிப்பையும் அந்த வகைக்கான இலக்கு மாறியின் சராசரி மதிப்புடன் மாற்றவும் (பொருந்தினால்).

முடிவுரை

கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி வாடிக்கையாளர் பிரித்தல் என்பது உங்கள் வாடிக்கையாளர்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய உங்கள் வணிக உத்திகளைத் தனிப்பயனாக்குவதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் கோட்பாடு, செயல்படுத்தல், மதிப்பீடு மற்றும் நெறிமுறைப் பரிசீலனைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், உங்கள் வாடிக்கையாளர்களை திறம்பட பிரிக்கலாம் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க வணிக மதிப்பை இயக்கலாம். உங்கள் தரவு மற்றும் வணிக நோக்கங்களுக்காக சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்வுசெய்யவும், உங்கள் தரவை கவனமாக முன்செயலாக்கவும், அளவுருக்களை சரிசெய்யவும், உங்கள் பிரித்தல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். தரவு தனியுரிமை மற்றும் நெறிமுறைப் பரிசீலனைகளின் நிலப்பரப்பு உருவாகும்போது, தகவலறிந்தவராகவும் மாற்றியமைக்கக்கூடியவராகவும் இருப்பது நிலையான வெற்றிக்கு முக்கியமானதாக இருக்கும். உங்கள் வாடிக்கையாளர் தளத்தின் உலகளாவிய தன்மையைத் தழுவி, உலகம் முழுவதிலுமிருந்து வரும் நுண்ணறிவுகள் உங்கள் உத்தியை வடிவமைக்கட்டும்.