கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை வெளிக்கொணர்தல்: கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங்

மேற்பார்வையற்ற இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுகளுக்குள் மறைந்திருக்கும் கட்டமைப்புகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கண்டறிவதற்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளாக கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் திகழ்கின்றன. இந்த அல்காரிதம்கள் ஒத்த தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்கி, பல்வேறு களங்களில் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வெளிப்படுத்தும் கிளஸ்டர்களை உருவாக்குகின்றன. பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கிளஸ்டரிங் நுட்பங்களில் கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங் ஆகியவை அடங்கும். இந்த விரிவான வழிகாட்டி, இந்த இரண்டு அல்காரிதம்களின் நுணுக்கங்களை ஆராய்ந்து, அவற்றின் வழிமுறைகள், நன்மைகள், தீமைகள் மற்றும் உலகெங்கிலும் உள்ள பல்வேறு துறைகளில் அவற்றின் நடைமுறைப் பயன்பாடுகளை ஒப்பிடுகிறது.

கிளஸ்டரிங்கை புரிந்துகொள்ளுதல்

கிளஸ்டரிங் என்பது, அதன் அடிப்படையில், ஒரு தரவுத்தொகுப்பை தனித்தனி குழுக்களாக அல்லது கிளஸ்டர்களாகப் பிரிக்கும் செயல்முறையாகும். ஒவ்வொரு கிளஸ்டரிலும் உள்ள தரவுப் புள்ளிகள் மற்ற கிளஸ்டர்களில் உள்ளவற்றை விட ஒன்றுக்கொன்று மிகவும் ஒத்ததாக இருக்கும். ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியின் உண்மையான வகுப்பு அல்லது வகை தெரியாத, லேபிளிடப்படாத தரவுகளைக் கையாளும் போது இந்த நுட்பம் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். கிளஸ்டரிங், இயல்பான குழுக்களை அடையாளம் காணவும், இலக்கு பகுப்பாய்விற்காக தரவைப் பிரிக்கவும், மற்றும் அடிப்படை உறவுகளைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலைப் பெறவும் உதவுகிறது.

பல்வேறு தொழில்களில் கிளஸ்டரிங்கின் பயன்பாடுகள்

கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் பரந்த அளவிலான தொழில்கள் மற்றும் துறைகளில் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன:

• சந்தைப்படுத்தல்: வாடிக்கையாளர் பிரிவுபடுத்துதல், ஒத்த கொள்முதல் நடத்தை கொண்ட வாடிக்கையாளர் குழுக்களை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் செயல்திறனை அதிகரிக்க சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல். உதாரணமாக, ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் நிறுவனம், கே-மீன்ஸ் பயன்படுத்தி அதன் வாடிக்கையாளர் தளத்தை கொள்முதல் வரலாறு, மக்கள்தொகை மற்றும் இணையதள செயல்பாடுகளின் அடிப்படையில் பிரிக்கலாம், இது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் மற்றும் விளம்பரங்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
• நிதி: மோசடி கண்டறிதல், இயல்பிலிருந்து விலகும் சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகள் அல்லது நிதிச் செயல்பாடுகளின் வடிவங்களை அடையாளம் காணுதல். ஒரு பன்னாட்டு வங்கி, பரிவர்த்தனைகளை தொகை, இடம், நேரம் மற்றும் பிற அம்சங்களின் அடிப்படையில் குழுவாக்க படிநிலை கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தலாம், அசாதாரண கிளஸ்டர்களை மேலதிக விசாரணைக்காகக் கொடியிடலாம்.
• சுகாதாரம்: நோய் கண்டறிதல், நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சையில் உதவ ஒத்த அறிகுறிகள் அல்லது மருத்துவ நிலைமைகளைக் கொண்ட நோயாளிகளின் குழுக்களை அடையாளம் காணுதல். ஜப்பானில் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள், ஒரு குறிப்பிட்ட நோயின் துணை வகைகளை அடையாளம் காண மரபணு குறிப்பான்கள் மற்றும் மருத்துவத் தரவுகளின் அடிப்படையில் நோயாளிகளைக் கிளஸ்டர் செய்ய கே-மீன்ஸைப் பயன்படுத்தலாம்.
• படப் பகுப்பாய்வு: படப் பிரிவுபடுத்துதல், ஒரு படத்திற்குள் உள்ள பொருள்கள் அல்லது ஆர்வமுள்ள பகுதிகளை அடையாளம் காண ஒத்த பண்புகளைக் கொண்ட பிக்சல்களைக் குழுவாக்குதல். செயற்கைக்கோள் பட பகுப்பாய்வு பெரும்பாலும் காடுகள், நீர்நிலைகள் மற்றும் நகர்ப்புறங்கள் போன்ற வெவ்வேறு நிலப்பரப்பு வகைகளை அடையாளம் காண கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது.
• ஆவணப் பகுப்பாய்வு: தலைப்பு மாதிரியாக்கம், பெரிய உரைத் தரவுத் தொகுப்புகளை ஒழுங்கமைக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் ஒத்த கருப்பொருள்கள் அல்லது தலைப்புகளைக் கொண்ட ஆவணங்களைக் குழுவாக்குதல். ஒரு செய்தித் திரட்டி, கட்டுரைகளை அவற்றின் உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் குழுவாக்க படிநிலை கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தலாம், இது பயனர்கள் குறிப்பிட்ட தலைப்புகளில் தகவல்களை எளிதாகக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது.

கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்: ஒரு சென்ட்ராய்டு அடிப்படையிலான அணுகுமுறை

கே-மீன்ஸ் என்பது ஒரு சென்ட்ராய்டு அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும், இது ஒரு தரவுத்தொகுப்பை k தனித்தனி கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அங்கு ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அருகிலுள்ள சராசரி (சென்ட்ராய்டு) கொண்ட கிளஸ்டருக்கு சொந்தமானது. இந்த அல்காரிதம் ஒருங்கிணைப்பு அடையும் வரை கிளஸ்டர் ஒதுக்கீடுகளை மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்துகிறது.

கே-மீன்ஸ் எவ்வாறு செயல்படுகிறது

1. துவக்கம்: தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து தோராயமாக k ஆரம்ப சென்ட்ராய்டுகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
2. ஒதுக்கீடு: ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் அருகிலுள்ள சென்ட்ராய்டு கொண்ட கிளஸ்டருக்கு ஒதுக்கவும், பொதுவாக யூக்ளிடியன் தூரத்தை தூர மெட்ரிக்காகப் பயன்படுத்துகிறது.
3. புதுப்பித்தல்: ஒவ்வொரு கிளஸ்டருக்கும் ஒதுக்கப்பட்ட அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளின் சராசரியைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் ஒவ்வொரு கிளஸ்டரின் சென்ட்ராய்டுகளையும் மீண்டும் கணக்கிடவும்.
4. மறுசெய்கை: கிளஸ்டர் ஒதுக்கீடுகள் கணிசமாக மாறாத வரை, அல்லது அதிகபட்ச மறுசெய்கைகளின் எண்ணிக்கை அடையும் வரை படிகள் 2 மற்றும் 3 ஐ மீண்டும் செய்யவும்.

கே-மீன்ஸின் நன்மைகள்

• எளிமை: கே-மீன்ஸ் புரிந்துகொள்வதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது.
• செயல்திறன்: இது கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு.
• அளவிடுதல்: கே-மீன்ஸ் உயர்-பரிமாண தரவைக் கையாள முடியும்.

கே-மீன்ஸின் தீமைகள்

• ஆரம்ப சென்ட்ராய்டுகளுக்கான உணர்திறன்: இறுதி கிளஸ்டரிங் முடிவு, சென்ட்ராய்டுகளின் ஆரம்பத் தேர்வால் பாதிக்கப்படலாம். வெவ்வேறு துவக்கங்களுடன் அல்காரிதமை பலமுறை இயக்குவது பெரும்பாலும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
• கோள வடிவ கிளஸ்டர்களின் அனுமானம்: கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டர்கள் கோள வடிவமாகவும் சம அளவிலும் இருக்கும் என்று கருதுகிறது, இது நிஜ-உலக தரவுத்தொகுப்புகளில் அவ்வாறு இல்லாமல் இருக்கலாம்.
• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை (k) குறிப்பிட வேண்டிய தேவை: கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கை (k) முன்கூட்டியே குறிப்பிடப்பட வேண்டும், இது உகந்த கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கை தெரியாவிட்டால் சவாலானதாக இருக்கும். முழங்கை முறை அல்லது சில்ஹவுட் பகுப்பாய்வு போன்ற நுட்பங்கள் உகந்த k ஐ தீர்மானிக்க உதவும்.
• அவுட்லையர்களுக்கான உணர்திறன்: அவுட்லையர்கள் கிளஸ்டர் சென்ட்ராய்டுகளை கணிசமாக சிதைத்து, கிளஸ்டரிங் முடிவுகளைப் பாதிக்கலாம்.

கே-மீன்ஸிற்கான நடைமுறை பரிசீலனைகள்

கே-மீன்ஸைப் பயன்படுத்தும்போது, பின்வருவனவற்றைக் கவனியுங்கள்:

• தரவு அளவிடுதல்: அனைத்து அம்சங்களும் தூரக் கணக்கீடுகளுக்கு சமமாகப் பங்களிப்பதை உறுதிசெய்ய உங்கள் தரவை அளவிடவும். பொதுவான அளவிடுதல் நுட்பங்களில் தரப்படுத்தல் (Z-ஸ்கோர் அளவிடுதல்) மற்றும் இயல்பாக்கம் (min-max அளவிடுதல்) ஆகியவை அடங்கும்.
• உகந்த k ஐத் தேர்ந்தெடுத்தல்: பொருத்தமான கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிக்க முழங்கை முறை, சில்ஹவுட் பகுப்பாய்வு அல்லது பிற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும். முழங்கை முறையில், வெவ்வேறு k மதிப்புகளுக்கு கிளஸ்டருக்குள் உள்ள வர்க்கங்களின் கூட்டுத்தொகையை (WCSS) வரைந்து, "முழங்கை" புள்ளியை அடையாளம் காண்பது அடங்கும், அங்கு WCSS-ன் குறைவு விகிதம் குறையத் தொடங்குகிறது. சில்ஹவுட் பகுப்பாய்வு, ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் மற்ற கிளஸ்டர்களுடன் ஒப்பிடும்போது அதன் ஒதுக்கப்பட்ட கிளஸ்டருக்குள் எவ்வளவு நன்றாகப் பொருந்துகிறது என்பதை அளவிடுகிறது.
• பல துவக்கங்கள்: வெவ்வேறு சீரற்ற துவக்கங்களுடன் அல்காரிதமை பல முறை இயக்கி, குறைந்த WCSS கொண்ட கிளஸ்டரிங் முடிவைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். கே-மீன்ஸின் பெரும்பாலான செயலாக்கங்கள் தானாகவே பல துவக்கங்களைச் செய்வதற்கான விருப்பங்களை வழங்குகின்றன.

கே-மீன்ஸ் செயல்பாட்டில்: ஒரு உலகளாவிய சில்லறை விற்பனை சங்கிலியில் வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளை அடையாளம் காணுதல்

ஒரு உலகளாவிய சில்லறை விற்பனை சங்கிலியைக் கவனியுங்கள், அது தனது சந்தைப்படுத்தல் முயற்சிகளைத் தனிப்பயனாக்கவும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்தவும் தனது வாடிக்கையாளர் தளத்தை நன்கு புரிந்துகொள்ள விரும்புகிறது. அவர்கள் வாடிக்கையாளர் மக்கள்தொகை, கொள்முதல் வரலாறு, உலாவல் நடத்தை மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களுடனான ஈடுபாடு பற்றிய தரவுகளைச் சேகரிக்கின்றனர். கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தி, அவர்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களை பின்வருமாறு தனித்தனி குழுக்களாகப் பிரிக்கலாம்:

• உயர் மதிப்பு வாடிக்கையாளர்கள்: அதிக பணம் செலவழிக்கும் மற்றும் அடிக்கடி பொருட்களை வாங்கும் வாடிக்கையாளர்கள்.
• அவ்வப்போது வாங்கும் வாடிக்கையாளர்கள்: எப்போதாவது வாங்கும் ஆனால் அதிக விசுவாசமாக மாற வாய்ப்புள்ள வாடிக்கையாளர்கள்.
• தள்ளுபடி தேடுபவர்கள்: முக்கியமாக தள்ளுபடியில் அல்லது கூப்பன்களுடன் பொருட்களை வாங்கும் வாடிக்கையாளர்கள்.
• புதிய வாடிக்கையாளர்கள்: சமீபத்தில் தங்கள் முதல் கொள்முதலைச் செய்த வாடிக்கையாளர்கள்.

இந்த வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், சில்லறை விற்பனை சங்கிலி இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை உருவாக்கலாம், தயாரிப்புப் பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்கலாம் மற்றும் ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் பிரத்யேக விளம்பரங்களை வழங்கலாம், இதன் மூலம் இறுதியில் விற்பனையை அதிகரித்து வாடிக்கையாளர் விசுவாசத்தை மேம்படுத்தலாம்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்: கிளஸ்டர்களின் ஒரு படிநிலையை உருவாக்குதல்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் என்பது ஒரு கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும், இது சிறிய கிளஸ்டர்களை ஒன்றிணைத்து பெரிய கிளஸ்டர்களாக (அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங்) அல்லது பெரிய கிளஸ்டர்களை சிறிய கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதன் (டிவிசிவ் கிளஸ்டரிங்) மூலம் கிளஸ்டர்களின் ஒரு படிநிலையை உருவாக்குகிறது. இதன் விளைவாக டென்ட்ரோகிராம் எனப்படும் ஒரு மரம் போன்ற அமைப்பு உருவாகிறது, இது கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான படிநிலை உறவுகளைக் குறிக்கிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் வகைகள்

• அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங் (கீழிருந்து மேல்): ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியையும் ஒரு தனி கிளஸ்டராகத் தொடங்கி, அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளும் ஒரே கிளஸ்டரில் சேரும் வரை அருகிலுள்ள கிளஸ்டர்களை மீண்டும் மீண்டும் ஒன்றிணைக்கிறது.
• டிவிசிவ் கிளஸ்டரிங் (மேலிருந்து கீழ்): அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளையும் ஒரே கிளஸ்டரில் தொடங்கி, ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அதன் சொந்த கிளஸ்டரை உருவாக்கும் வரை கிளஸ்டரை சிறிய கிளஸ்டர்களாகப் பிரிக்கிறது.

அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங் அதன் குறைந்த கணக்கீட்டு சிக்கல் காரணமாக டிவிசிவ் கிளஸ்டரிங்கை விட பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங் முறைகள்

வெவ்வேறு அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங் முறைகள் கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரத்தை தீர்மானிக்க வெவ்வேறு அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்துகின்றன:

• ஒற்றை இணைப்பு (குறைந்தபட்ச இணைப்பு): இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம், அந்த இரண்டு கிளஸ்டர்களில் உள்ள எந்த இரண்டு தரவுப் புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான மிகக் குறுகிய தூரமாக வரையறுக்கப்படுகிறது.
• முழு இணைப்பு (அதிகபட்ச இணைப்பு): இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம், அந்த இரண்டு கிளஸ்டர்களில் உள்ள எந்த இரண்டு தரவுப் புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான மிக நீண்ட தூரமாக வரையறுக்கப்படுகிறது.
• சராசரி இணைப்பு: இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம், அந்த இரண்டு கிளஸ்டர்களில் உள்ள அனைத்து ஜோடி தரவுப் புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான சராசரி தூரமாக வரையறுக்கப்படுகிறது.
• சென்ட்ராய்டு இணைப்பு: இரண்டு கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான தூரம், அந்த இரண்டு கிளஸ்டர்களின் சென்ட்ராய்டுகளுக்கு இடையிலான தூரமாக வரையறுக்கப்படுகிறது.
• வார்டின் முறை: ஒவ்வொரு கிளஸ்டருக்குள்ளும் உள்ள மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது. இந்த முறை அதிக கச்சிதமான மற்றும் சம அளவிலான கிளஸ்டர்களை உருவாக்க முனைகிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் நன்மைகள்

• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை (k) குறிப்பிட வேண்டிய தேவையில்லை: படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே குறிப்பிட வேண்டியதில்லை. டென்ட்ரோகிராமை வெவ்வேறு நிலைகளில் வெட்டி வெவ்வேறு எண்ணிக்கையிலான கிளஸ்டர்களைப் பெறலாம்.
• படிநிலை அமைப்பு: டென்ட்ரோகிராம் தரவின் படிநிலை பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது, இது வெவ்வேறு அளவிலான நுணுக்கங்களில் கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ள பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• தூர மெட்ரிக்குகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் நெகிழ்வுத்தன்மை: படிநிலை கிளஸ்டரிங்கை பல்வேறு தூர மெட்ரிக்குகளுடன் பயன்படுத்தலாம், இது வெவ்வேறு வகையான தரவைக் கையாள அனுமதிக்கிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் தீமைகள்

• கணக்கீட்டு சிக்கல்: படிநிலை கிளஸ்டரிங் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு. அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங்கிற்கான நேர சிக்கலானது பொதுவாக O(n^2 log n) ஆகும்.
• சத்தம் மற்றும் அவுட்லையர்களுக்கான உணர்திறன்: படிநிலை கிளஸ்டரிங் சத்தம் மற்றும் அவுட்லையர்களுக்கு உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்கலாம், இது கிளஸ்டர் கட்டமைப்பை சிதைக்கக்கூடும்.
• உயர்-பரிமாண தரவைக் கையாளுவதில் சிரமம்: பரிமாணத்தின் சாபம் காரணமாக படிநிலை கிளஸ்டரிங் உயர்-பரிமாண தரவுகளுடன் போராடக்கூடும்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கான நடைமுறை பரிசீலனைகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்தும்போது, பின்வருவனவற்றைக் கவனியுங்கள்:

• இணைப்பு முறையைத் தேர்ந்தெடுத்தல்: இணைப்பு முறையின் தேர்வு கிளஸ்டரிங் முடிவுகளை கணிசமாக பாதிக்கலாம். வார்டின் முறை பெரும்பாலும் ஒரு நல்ல தொடக்க புள்ளியாகும், ஆனால் சிறந்த முறை குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் விரும்பிய கிளஸ்டர் கட்டமைப்பைப் பொறுத்தது.
• தரவு அளவிடுதல்: கே-மீன்ஸைப் போலவே, அனைத்து அம்சங்களும் தூரக் கணக்கீடுகளுக்கு சமமாகப் பங்களிப்பதை உறுதிசெய்ய உங்கள் தரவை அளவிடுவது அவசியம்.
• டென்ட்ரோகிராமை விளக்குதல்: டென்ட்ரோகிராம் கிளஸ்டர்களுக்கு இடையிலான படிநிலை உறவுகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகிறது. பொருத்தமான கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிக்கவும், தரவின் கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்ளவும் டென்ட்ரோகிராமை ஆராயுங்கள்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் செயல்பாட்டில்: உயிரியல் இனங்களை வகைப்படுத்துதல்

அமேசான் மழைக்காடுகளில் பல்லுயிரியலைப் படிக்கும் ஆராய்ச்சியாளர்கள், பூச்சிகளின் உடல் பண்புகளின் (எ.கா., அளவு, இறக்கை வடிவம், நிறம்) அடிப்படையில் வெவ்வேறு பூச்சி இனங்களை வகைப்படுத்த விரும்புகிறார்கள். அவர்கள் அதிக எண்ணிக்கையிலான பூச்சிகள் பற்றிய தரவுகளைச் சேகரித்து, அவற்றை வெவ்வேறு இனங்களாகக் குழுப்படுத்த படிநிலை கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றனர். டென்ட்ரோகிராம் வெவ்வேறு இனங்களுக்கு இடையிலான பரிணாம உறவுகளின் காட்சிப் பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது. உயிரியலாளர்கள் இந்த வகைப்பாட்டை இந்த பூச்சி популяேஷன்களின் சூழலியல் மற்றும் பரிணாம வளர்ச்சியைப் படிக்கவும், அழிந்துபோகக்கூடிய இனங்களை அடையாளம் காணவும் பயன்படுத்தலாம்.

கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங்: ஒரு நேரடி ஒப்பீடு

பின்வரும் அட்டவணை கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு இடையிலான முக்கிய வேறுபாடுகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

அம்சம்	கே-மீன்ஸ்	படிநிலை கிளஸ்டரிங்
கிளஸ்டர் கட்டமைப்பு	பிரிவுமுறை	படிநிலை
கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கை (k)	முன்கூட்டியே குறிப்பிடப்பட வேண்டும்	தேவையில்லை
கணக்கீட்டு சிக்கல்	O(n*k*i), இங்கு n என்பது தரவுப் புள்ளிகளின் எண்ணிக்கை, k என்பது கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கை, மற்றும் i என்பது மறுசெய்கைகளின் எண்ணிக்கை. பொதுவாக படிநிலையை விட வேகமானது.	அக்லோமரேட்டிவ் கிளஸ்டரிங்கிற்கு O(n^2 log n). பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மெதுவாக இருக்கலாம்.
ஆரம்ப நிபந்தனைகளுக்கான உணர்திறன்	சென்ட்ராய்டுகளின் ஆரம்பத் தேர்வுக்கு உணர்திறன் கொண்டது.	ஆரம்ப நிபந்தனைகளுக்கு குறைந்த உணர்திறன் கொண்டது.
கிளஸ்டர் வடிவம்	கோள வடிவ கிளஸ்டர்களைக் கருதுகிறது.	கிளஸ்டர் வடிவத்தில் அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை.
அவுட்லையர்களைக் கையாளுதல்	அவுட்லையர்களுக்கு உணர்திறன் கொண்டது.	அவுட்லையர்களுக்கு உணர்திறன் கொண்டது.
விளக்கமளிக்கும் தன்மை	விளக்கமளிக்க எளிதானது.	டென்ட்ரோகிராம் ஒரு படிநிலை பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகிறது, இது விளக்கமளிக்க மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம்.
அளவிடுதல்	பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு அளவிடக்கூடியது.	பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு குறைவாக அளவிடக்கூடியது.

சரியான அல்காரிதமைத் தேர்ந்தெடுத்தல்: ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு இடையிலான தேர்வு, குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பு, பகுப்பாய்வின் குறிக்கோள்கள் மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு வளங்களைப் பொறுத்தது.

கே-மீன்ஸை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்

• உங்களிடம் ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பு இருக்கும்போது.
• கிளஸ்டர்களின் தோராயமான எண்ணிக்கை உங்களுக்குத் தெரிந்தால்.
• உங்களுக்கு வேகமான மற்றும் திறமையான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் தேவைப்படும்போது.
• கிளஸ்டர்கள் கோள வடிவமாகவும் சம அளவிலும் இருப்பதாக நீங்கள் கருதும்போது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்

• உங்களிடம் ஒரு சிறிய தரவுத்தொகுப்பு இருக்கும்போது.
• கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே அறியாதபோது.
• உங்களுக்கு தரவின் படிநிலை பிரதிநிதித்துவம் தேவைப்படும்போது.
• நீங்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட தூர மெட்ரிக்கைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருக்கும் போது.
• கிளஸ்டர் படிநிலையின் விளக்கமளிக்கும் தன்மை முக்கியமானதாக இருக்கும்போது.

கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலைக்கு அப்பால்: பிற கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை ஆராய்தல்

கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், பல பிற கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. சில பிரபலமான மாற்றுகள் பின்வருமாறு:

• DBSCAN (சத்தத்துடன் கூடிய பயன்பாடுகளின் அடர்த்தி அடிப்படையிலான இடஞ்சார்ந்த கிளஸ்டரிங்): தரவுப் புள்ளிகளின் அடர்த்தியின் அடிப்படையில் கிளஸ்டர்களை அடையாளம் காணும் ஒரு அடர்த்தி அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம். இது தன்னிச்சையான வடிவங்களின் கிளஸ்டர்களைக் கண்டறிய முடியும் மற்றும் அவுட்லையர்களுக்கு வலுவானது.
• மீன் ஷிப்ட்: ஒரு சென்ட்ராய்டு அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிంగ్ அல்காரிதம், இது சென்ட்ராய்டுகளை தரவு இடத்தில் அதிக அடர்த்தி உள்ள பகுதிகளுக்கு மீண்டும் மீண்டும் நகர்த்துகிறது. இது தன்னிச்சையான வடிவங்களின் கிளஸ்டர்களைக் கண்டறிய முடியும் மற்றும் கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே குறிப்பிட தேவையில்லை.
• காஸியன் கலவை மாதிரிகள் (GMM): தரவு காஸியன் விநியோகங்களின் கலவையிலிருந்து உருவாக்கப்பட்டது என்று கருதும் ஒரு நிகழ்தகவு கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம். இது வெவ்வேறு வடிவங்கள் மற்றும் அளவுகளின் கிளஸ்டர்களை மாதிரியாகக் கொள்ளலாம் மற்றும் நிகழ்தகவு கிளஸ்டர் ஒதுக்கீடுகளை வழங்குகிறது.
• ஸ்பெக்ட்ரல் கிளஸ்டரிங்: கிளஸ்டரிங் செய்வதற்கு முன் பரிமாணக் குறைப்பைச் செய்ய தரவு ஒற்றுமை அணியின் ஐகன் மதிப்புகள் மற்றும் ஐகன் திசையன்களைப் பயன்படுத்தும் ஒரு வரைபடம் அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம். இது குழிவற்ற கிளஸ்டர்களைக் கண்டறிய முடியும் மற்றும் சத்தத்திற்கு வலுவானது.

முடிவுரை: கிளஸ்டரிங்கின் சக்தியைப் பயன்படுத்துதல்

தரவில் மறைந்துள்ள வடிவங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிவதற்கு கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் இன்றியமையாத கருவிகளாகும். கே-மீன்ஸ் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங் இந்த பணிக்கான இரண்டு அடிப்படை அணுகுமுறைகளைக் குறிக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த அல்காரிதம்களின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொண்டு, உங்கள் தரவின் குறிப்பிட்ட குணாதிசயங்களைக் கருத்தில் கொள்வதன் மூலம், உலகெங்கிலும் உள்ள பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் அவற்றின் சக்தியை நீங்கள் திறம்படப் பயன்படுத்தலாம். தரவு அறிவியல் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், இந்த கிளஸ்டரிங் நுட்பங்களில் தேர்ச்சி பெறுவது எந்தவொரு தரவு நிபுணருக்கும் ஒரு முக்கியமான திறமையாக இருக்கும்.