படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?

துறையில் தரவு அறிவியல் y செயற்கை நுண்ணறிவு, பேட்டர்ன் பகுப்பாய்வு மற்றும் டேட்டா கிளஸ்டரிங்கிற்கான அடிப்படைக் கருத்துக்களில் ஒன்று படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும். இந்த முறை, கணிதம் மற்றும் புள்ளியியல் கொள்கைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது, தரவுகளுக்கு இடையேயான உறவுகளின் விரிவான பார்வையை வழங்கும், ஒரு படிநிலை முறையில் பல்வேறு குழுக்களாக அல்லது குழுக்களாக அவதானிப்புகளின் தொகுப்பை ஒழுங்கமைக்க அனுமதிக்கிறது. இந்த கட்டுரையில், படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன, அது எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் தரவு அறிவியல் துறையில் அதன் முக்கிய பயன்பாடுகள் மற்றும் நன்மைகள் என்ன என்பதை ஆழமாக ஆராய்வோம்.

1. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் அறிமுகம்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது ஒரு குழுப்படுத்தல் நுட்பமாகும், இது தரவுகளின் தொகுப்பை சிறிய மற்றும் ஒத்த குழுக்களாக பிரிக்க முயல்கிறது. இந்த அல்காரிதம் கிளஸ்டர்களின் படிநிலையை உருவாக்கும் யோசனையை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அங்கு ஒவ்வொரு கிளஸ்டரும் மற்ற ஒத்த கிளஸ்டர்களுடன் இணைக்கப்பட்டு அனைத்து தரவையும் கொண்ட ஒரு கிளஸ்டரை உருவாக்கும் வரை.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், நீங்கள் பெற விரும்பும் கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அவசியமில்லை, ஏனெனில் அல்காரிதம் தானாகவே கிளஸ்டர்களின் படிநிலையை உருவாக்குகிறது. கூடுதலாக, முடிவுகளை வரைபடமாகப் பார்க்கவும், தரவின் கட்டமைப்பை நன்கு புரிந்துகொள்ளவும் இது உங்களை அனுமதிக்கிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு இரண்டு முக்கிய அணுகுமுறைகள் உள்ளன: திரட்டுதல் மற்றும் பிரித்தல். ஒருங்கிணைப்பு அணுகுமுறையில், நீங்கள் தனிப்பட்ட கிளஸ்டர்களுடன் தொடங்கி, எல்லா தரவையும் கொண்ட ஒரு கிளஸ்டரைப் பெறும் வரை ஒரே மாதிரியான கிளஸ்டர்களை மீண்டும் மீண்டும் இணைக்கவும். மறுபுறம், பிளவுபடுத்தும் அணுகுமுறையில், நீங்கள் அனைத்து தரவையும் கொண்ட ஒரு கிளஸ்டருடன் தொடங்கி, அதை மீண்டும் சிறிய மற்றும் ஒத்த கிளஸ்டர்களாக பிரிக்கலாம்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த, தரவுகளுக்கு இடையே ஒரு ஒற்றுமை அளவை வரையறுக்க வேண்டியது அவசியம். பகுப்பாய்வு செய்யப்படும் தரவு வகையைப் பொறுத்து இந்த அளவீடு மாறுபடலாம். யூக்ளிடியன் தூரம், மன்ஹாட்டன் தூரம் மற்றும் தொடர்பு தூரம் ஆகியவை சில பொதுவான நடவடிக்கைகளில் அடங்கும். ஒற்றுமை அளவீடு வரையறுக்கப்பட்டவுடன், கிளஸ்டர் படிநிலையை உருவாக்க வார்டின், முழு சராசரி அல்லது எளிய சராசரி போன்ற ஒரு அல்காரிதம் பயன்படுத்தப்படலாம்.

சுருக்கமாக, படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது தரவுத் தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் ஒத்த கட்டமைப்புகளைக் கண்டறிவதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அதன் ஒருங்கிணைப்பு அல்லது பிரித்தாளும் அணுகுமுறை மற்றும் ஒற்றுமை அளவீட்டின் வரையறை ஆகியவை அதை செயல்படுத்துவதற்கான முக்கிய கூறுகளாகும். விரும்பிய எண்ணிக்கையிலான க்ளஸ்டர்கள் தெரியாதபோதும், பெறப்பட்ட முடிவுகளின் காட்சிப் பிரதிநிதித்துவம் தேடப்படும்போதும் இந்த அல்காரிதம் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது மற்றும் எவ்வாறு குழுவாக்குவது என்பதைக் கண்டறியவும் உங்கள் தரவு திறமையாக!

2. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தில் முக்கிய கருத்துக்கள்

3. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் வகைகள்

அவற்றின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் குழு தரவுகளுக்கு வெவ்வேறு உள்ளன. இந்த வழிமுறைகளை இரண்டு முக்கிய வகைகளாகப் பிரிக்கலாம்: திரட்டல் மற்றும் பிரித்தல்.

ஒருங்கிணைந்த வழிமுறைகள் ஒவ்வொரு தரவு உருப்படியையும் அதன் சொந்த குழுவிற்கு ஒதுக்குவதன் மூலம் தொடங்குகின்றன, பின்னர் ஒரு குழு அனைத்து தரவையும் உள்ளடக்கும் வரை படிப்படியாக குழுக்களை ஒன்றிணைக்கிறது. ஒவ்வொரு இணைத்தல் படியிலும், குழுக்களுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமை அளவீடு கணக்கிடப்பட்டு, எவை ஒன்றிணைக்கப்பட வேண்டும் என்று தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒற்றுமையின் இந்த அளவுகோல் குழுக்களின் மையங்களுக்கு இடையிலான தூரம் அல்லது குழுக்களின் நெருங்கிய புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தூரம்.

மறுபுறம், பிரிக்கும் வழிமுறைகள் அனைத்து தரவையும் கொண்ட ஒரு குழுவுடன் தொடங்குகின்றன, பின்னர் இந்த குழுவை சிறிய துணைக்குழுக்களாக பிரிக்கின்றன. ஒவ்வொரு பிளவு படியிலும், ஏற்கனவே உள்ள துணைக்குழு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு இரண்டு புதிய துணைக்குழுக்களாக பிரிக்கப்படுகிறது. இந்த பிரிவு துணைக்குழுவில் உள்ள புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் செய்யப்படுகிறது.

4. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது ஒரே மாதிரியான தரவை வகைகளாக அல்லது கிளஸ்டர்களாக தொகுக்க பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். அதன் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று, தேவையான கிளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கையை முன்கூட்டியே குறிப்பிட வேண்டிய அவசியமில்லை, ஏனெனில் அல்காரிதம் ஒரு படிநிலை கட்டமைப்பை உருவாக்குகிறது, இது வெவ்வேறு நிலைகளில் விளக்கப்படலாம். இது தரவு கட்டமைப்பை நன்கு புரிந்து கொள்ள அனுமதிக்கிறது மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதை எளிதாக்குகிறது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தின் மற்றொரு முக்கியமான நன்மை, வகைப்படுத்தப்பட்ட அல்லது எண் மாறிகள் போன்ற பல்வேறு வகையான தரவுகளைக் கையாளும் திறன் ஆகும். இது பல்வேறு சிக்கல்கள் மற்றும் தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு மாற்றியமைக்கக்கூடிய பல்துறை கருவியாக மாற்றுகிறது. மேலும், அல்காரிதம் செயல்படுத்த ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது மற்றும் அதிக அளவு அளவுரு அமைப்புகள் தேவையில்லை.

மறுபுறம், படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தின் குறைபாடு மற்ற கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களுடன் ஒப்பிடும்போது அதன் பெரிய கணக்கீட்டு சிக்கலானது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது. கூடுதலாக, அல்காரிதத்தின் படிநிலைத் தன்மையின் காரணமாக, சில சந்தர்ப்பங்களில், க்ளஸ்டர்களின் உகந்த எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிப்பது அல்லது முடிவுகளை விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம். அல்காரிதம் வெளிப்புறங்கள் அல்லது சத்தமில்லாத தரவுகளுக்கு உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்கலாம், இது உருவாக்கப்பட்ட கிளஸ்டர்களின் தரத்தை பாதிக்கலாம்.

5. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் செயல்படுத்துவதற்கான அடிப்படை படிகள்

படி 1: சிக்கலின் வரையறை மற்றும் உள்ளீட்டுத் தரவின் தேர்வு. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதற்கான முதல் படி, நாம் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலை தெளிவாக புரிந்துகொள்வதாகும். நாம் எந்த வகையான தரவைப் பயன்படுத்தப் போகிறோம் என்பதைக் கண்டறிந்து, எங்கள் பிரச்சனைக்கு பொருத்தமானவற்றைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும். க்ளஸ்டரிங் செயல்பாட்டில் தரவுகளின் பண்புகள் என்ன என்பதைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம்.

படி 2: தரவு முன் செயலாக்கம். படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன், சில தரவு முன் செயலாக்கப் பணிகளைச் செய்வது அவசியம். இறுதி கிளஸ்டரிங் முடிவைப் பாதிக்கக்கூடிய சத்தம் அல்லது வெளிப்புறங்களை அகற்ற தரவை சுத்தம் செய்வது இதில் அடங்கும். அனைத்து அம்சங்களும் ஒரே எடையைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும், கிளஸ்டரிங் செயல்பாட்டில் சார்புநிலையைத் தவிர்க்கவும் தரவை அளவிடுவது பொதுவானது.

படி 3: தூர அளவீடு மற்றும் சேரும் முறை தேர்வு. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதில், நமது தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள பொருள்களுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையை அளவிடுவதற்கு பொருத்தமான தூர அளவீட்டைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும். யூக்ளிடியன் தூரம், மன்ஹாட்டன் தூரம் அல்லது தொடர்பு தூரம் போன்ற பல விருப்பங்கள் உள்ளன. கூடுதலாக, முழு இணைப்பு முறை அல்லது சராசரி இணைப்பு முறை போன்ற அல்காரிதத்தின் ஒவ்வொரு படியிலும் உள்ள கிளஸ்டர்களை இணைக்க ஒரு சேரும் முறையை நாம் தேர்வு செய்ய வேண்டும்.

6. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தில் பயன்படுத்தப்படும் தூர அளவீடுகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள பண்புகளின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் தரவுகளை கிளஸ்டர்களாக அல்லது குழுக்களாக தொகுக்க பயன்படும் ஒரு நுட்பமாகும். தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள ஒற்றுமையை தீர்மானிக்க, தூர அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியம். இந்த அளவீடுகள் தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள தூரத்தை கணக்கிடுகிறது மற்றும் கொத்துகளின் கட்டமைப்பில் உள்ள ஒற்றுமையை அளவிட பயன்படுகிறது.

பல உள்ளன, அவை மிகவும் பொதுவானவற்றை முன்னிலைப்படுத்துகின்றன:

• யூக்ளிடியன் தூரம்: யூக்ளிடியன் இடத்தில் இரண்டு தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள தூரத்தைக் கணக்கிடுகிறது. இந்த மெட்ரிக் தொடர்ச்சியான எண் தரவுகளுக்கு ஏற்றது மற்றும் பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில் துல்லியமான முடிவுகளை கொடுக்க முனைகிறது.
• மன்ஹாட்டன் தூரம்: நகர தூரம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது இரண்டு தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தூரத்தை அவற்றின் ஆயத்தொலைவுகளுக்கு இடையிலான முழுமையான வேறுபாடுகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் கணக்கிடுகிறது. இந்த மெட்ரிக் தொடர்ச்சியான அல்லது தனித்துவமான தரவுகளுக்கு ஏற்றது.
• தொடர்பு தூரம்: இது புள்ளியியல் தொடர்புகளின் அளவைப் பயன்படுத்தி இரண்டு தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான ஒற்றுமையை அளவிடுகிறது. வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு அல்லது அதிர்வெண் அட்டவணைகள் வடிவில் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது இந்த அளவீடு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

பொருத்தமான தூர அளவீட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது, தரவு வகை மற்றும் சிக்கலின் கட்டமைப்பைப் பொறுத்தது. தரவின் குணாதிசயங்களுக்குப் பொருந்தக்கூடிய ஒரு அளவீட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம் மற்றும் அது தீர்க்கப்பட வேண்டிய சிக்கலின் சூழலில் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை உருவாக்குகிறது. வெவ்வேறு தூர அளவீடுகளுடன் பரிசோதனை செய்வது, குறிப்பிட்ட படிநிலை கிளஸ்டரிங் சிக்கலுக்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைக் கண்டறிய உதவும்.

7. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களில் கிளஸ்டரிங் தரத்தின் மதிப்பீடு

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி தரவு பகுப்பாய்வில் கிளஸ்டரிங் தரத்தை மதிப்பிடுவது இன்றியமையாத படியாகும். இந்த அல்காரிதம்களின் செயல்திறனைத் தீர்மானிக்க, தரவு வெவ்வேறு கிளஸ்டர்களாக எவ்வளவு நன்றாகத் தொகுக்கப்பட்டுள்ளது என்பதைக் கணக்கிடும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவது அவசியம்.

கிளஸ்டரிங் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான அளவீடுகளில் ஒன்று சில்ஹவுட் குணகம் ஆகும். இந்த குணகம் ஒவ்வொரு தரவு புள்ளிக்கும் -1 மற்றும் 1 க்கு இடையில் ஒரு மதிப்பை ஒதுக்க, உள்-கிளஸ்டர் ஒற்றுமை மற்றும் இடை-கிளஸ்டர் ஒற்றுமை பற்றிய தகவல்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. 1 க்கு நெருக்கமான மதிப்பு நல்ல கிளஸ்டரிங்கைக் குறிக்கிறது, அதே சமயம் -1 க்கு நெருக்கமான மதிப்பு தரவு புள்ளி மற்றொரு கிளஸ்டருக்கு ஒதுக்கப்பட்டிருக்கலாம் என்பதைக் குறிக்கிறது.

மற்றொரு பயனுள்ள மெட்ரிக் டன் இன்டெக்ஸ் ஆகும், இது கொத்துக்களுக்கு இடையே உள்ள பிரிவையும் ஒவ்வொரு கிளஸ்டரின் சுருக்கத்தையும் அளவிடுகிறது. அதிக டனின் குறியீட்டு மதிப்பு சிறந்த கிளஸ்டரிங் தரத்தைக் குறிக்கிறது. இந்த அளவீடுகளுக்கு மேலதிகமாக, தரவின் கட்டமைப்பையும் கிளஸ்டர்களின் விநியோகத்தையும் நன்கு புரிந்துகொள்ள டென்ட்ரோகிராம்கள் மற்றும் சிதறல் அடுக்குகள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி படிநிலை கிளஸ்டரிங் முடிவுகளைக் காட்சிப்படுத்துவது முக்கியம்.

8. வெவ்வேறு துறைகளில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான எடுத்துக்காட்டுகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பல்வேறு துறைகளில் ஒரே மாதிரியான தரவைத் தொகுக்கவும் மற்றும் வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்யவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இப்போது அவர்கள் முன்வைக்கிறார்கள் சில உதாரணங்கள் பல்வேறு பகுதிகளில் அல்காரிதம் நடைமுறை பயன்பாடுகள்:

1. மருத்துவம்: மருத்துவ மற்றும் மரபணு தரவுகளின் பகுப்பாய்வு மூலம் பல்வேறு வகையான நோய்கள் அல்லது கோளாறுகளை அடையாளம் காண மருத்துவத்தில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இந்த வழிமுறையானது ஒரு குறிப்பிட்ட சிகிச்சையைப் போலவே பதிலளிக்கும் புற்றுநோயாளிகளின் துணைக்குழுக்களை அடையாளம் காண முடியும், இது மருத்துவ சேவையை தனிப்பயனாக்க மற்றும் மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

2. சந்தைப்படுத்தல்: சந்தைப்படுத்தல் துறையில், வாடிக்கையாளர்களை அவர்களின் வாங்கும் நடத்தை, விருப்பத்தேர்வுகள் அல்லது மக்கள்தொகை பண்புகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் ஒரே மாதிரியான குழுக்களாகப் பிரிக்க, படிநிலை கிளஸ்டரிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வழியில், நிறுவனங்கள் தங்கள் சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை மாற்றியமைக்கலாம் மற்றும் ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளர் பிரிவுக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சலுகைகளை வழங்கலாம், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனை அதிகரிக்கும்.

3. பயோ இன்ஃபர்மேடிக்ஸ்: பயோ இன்ஃபர்மேடிக்ஸ், டிஎன்ஏ அல்லது புரோட்டீன் வரிசைகளின் பகுப்பாய்விற்கு படிநிலை கிளஸ்டரிங் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த அல்காரிதம் ஒரே மாதிரியான தொடர்களின் குழுக்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது, உயிர் மூலக்கூறுகளின் செயல்பாடு மற்றும் பரிணாம வளர்ச்சி பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. மேலும், படிநிலை கிளஸ்டரிங் என்பது மரபணுக்களை வெளிப்பாடு சுயவிவரங்களாக வகைப்படுத்தவும் மற்றும் வெவ்வேறு தூண்டுதல்கள் அல்லது சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகளுக்கு உயிரினங்களின் பதிலை ஆய்வு செய்யவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

சுருக்கமாக, மருத்துவம், சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் உயிர் தகவலியல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரே மாதிரியான தரவைத் தொகுத்து வடிவங்களைக் கண்டறியும் அதன் திறன் வெவ்வேறு சூழல்களில் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. மருத்துவ சிகிச்சைகளை மேம்படுத்த, சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை மாற்றியமைக்க அல்லது உயிரினங்களை நன்கு புரிந்துகொள்ள, இந்த அல்காரிதம் தரவுகளின் குழுக்களை அடையாளம் கண்டு பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான சக்திவாய்ந்த கருவியை வழங்குகிறது.

9. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் மற்றும் பிற கிளஸ்டரிங் முறைகளுக்கு இடையிலான ஒப்பீடு

படிநிலை கிளஸ்டரிங் என்பது ஒரு பிரபலமான முறையாகும், இது ஒரே மாதிரியான பொருட்களை அவற்றின் பண்புகளின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் வகைகளாக தொகுக்க பயன்படுகிறது. K-means அல்லது DBSCAN போன்ற பிற கிளஸ்டரிங் முறைகள் உள்ளன என்றாலும், படிநிலை கிளஸ்டரிங் சில நன்மைகள் மற்றும் தீமைகளைக் கொண்டுள்ளது. இந்த அல்காரிதம்களுக்கு இடையேயான ஒப்பீடு, நமது தரவு மற்றும் நாம் தீர்க்க விரும்பும் சிக்கலுக்கு எந்த முறை மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை நன்கு புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கும்.

ஒன்று முக்கிய வேறுபாடுகள் படிநிலை கிளஸ்டரிங் மற்றும் பிற குழு முறைகளுக்கு இடையே குழுக்கள் உருவாக்கப்படும் வழி. K-means அல்லது DBSCAN ஒவ்வொரு பொருளையும் ஒரு குழுவிற்கு ஒதுக்கும்போது, ​​படிநிலை கிளஸ்டரிங் பெரிய குழுக்களுக்குள் உள்ளமை குழுக்கள் அல்லது துணைக்குழுக்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. எங்கள் தரவு ஒரு படிநிலை அமைப்பைக் கொண்டிருக்கும்போது அல்லது பொருள்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பற்றிய விரிவான பார்வையைப் பெற விரும்பும் போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

மற்றொரு முக்கியமான வேறுபாடு உருவாக்கப்படும் குழுக்களின் எண்ணிக்கை. படிநிலை கிளஸ்டரிங்கில், அல்காரிதத்தை இயக்கும் முன் குழுக்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிட வேண்டிய அவசியமில்லை, ஏனெனில் இது ஒரு முழுமையான படிநிலையை உருவாக்குகிறது. அனைத்து பொருட்களும். மறுபுறம், K- அர்த்தம் போன்ற முறைகளில், விரும்பிய குழுக்களின் எண்ணிக்கையை முன்னர் வரையறுக்க வேண்டியது அவசியம். எத்தனை குழுக்கள் அமைக்கப்பட வேண்டும் என்பதை நாம் உறுதியாக அறியாவிட்டால் இது ஒரு பிரச்சனையாக இருக்கலாம். எவ்வாறாயினும், படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு அதிக செயலாக்க நேரம் தேவைப்படுகிறது, ஏனெனில் அனைத்து ஜோடி பொருட்களுக்கும் இடையிலான ஒற்றுமை கணக்கிடப்பட வேண்டும்.

10. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் செயல்படுத்த கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள் உள்ளன

பல உள்ளன, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இந்த வகை பகுப்பாய்வை மேற்கொள்ள பரந்த அளவிலான விருப்பங்களை அனுமதிக்கின்றனர். மிகவும் பயன்படுத்தப்பட்ட மற்றும் நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட சில கீழே உள்ளன:

1. ஸ்கைகிட்-கற்றல்: பைத்தானுக்கான இந்த இயந்திர கற்றல் நூலகம் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும். பலவிதமான க்ளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை வழங்குகிறது, இதில் படிநிலை திரட்டல் கிளஸ்டரிங் அடங்கும். அதன் விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் செயலில் உள்ள பயனர் சமூகம் இதை நம்பகமான மற்றும் பயன்படுத்த எளிதான விருப்பமாக மாற்றுகிறது.

2. SciPy: இந்த பைதான் நூலகம், படிநிலை கிளஸ்டரிங் உட்பட பலவிதமான அறிவியல் கருவிகள் மற்றும் அல்காரிதம்களை வழங்குகிறது. இது இணைப்பு() மற்றும் dendrogram() போன்ற கிளஸ்டரிங் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது, இது அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதை எளிதாகவும் திறமையாகவும் செய்கிறது. SciPy ஆவணங்கள் சிறப்பானது மற்றும் பயிற்சிகளை வழங்குகிறது படிப்படியாக மற்றும் இந்த செயல்பாடுகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதற்கான எடுத்துக்காட்டுகள்.

3. ஆர்: R என்பது புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நிரலாக்க மொழியாகும். இது 'கிளஸ்டர்' தொகுப்பு மற்றும் 'dendextend' தொகுப்பு போன்ற படிநிலை கிளஸ்டரிங்கிற்கு பல தொகுப்புகள் உள்ளன. இந்த தொகுப்புகள் அல்காரிதம் செயல்படுத்துவதற்கான பல்வேறு வகையான செயல்பாடுகள் மற்றும் கருவிகள், அத்துடன் விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் விரிவான பயிற்சிகள் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது.

11. தரவு பகுப்பாய்வில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் நடைமுறை பயன்பாடுகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பல்வேறு துறைகளில் அதன் நடைமுறை பயன்பாடுகள் காரணமாக தரவு பகுப்பாய்வில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த அல்காரிதம் மூலம் பொருள்கள் அல்லது மாதிரிகளை அவற்றின் ஒற்றுமைகள் மற்றும் வேறுபாடுகளின் அடிப்படையில் வகைகளாக அல்லது கிளஸ்டர்களாக தொகுக்க முடியும். இந்த வகை கிளஸ்டரிங் தரவு கட்டமைப்பின் தெளிவான காட்சிப்படுத்தலை அனுமதிக்கிறது மற்றும் மறைக்கப்பட்ட வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை கண்டறிய உதவுகிறது.

அ விண்ணப்பங்களில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தின் மிகவும் பொதுவான பயன்பாடு வாடிக்கையாளர் பிரிவில் உள்ளது. வாடிக்கையாளர்களின் குணாதிசயங்கள், நடத்தைகள் அல்லது விருப்பங்களின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு வகைகளாகப் பிரிக்க இது பயன்படுகிறது. இது நிறுவனங்களுக்கு அவர்களின் வாடிக்கையாளர் தளத்தைப் பற்றிய முழுமையான பார்வையை வழங்குகிறது மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை வடிவமைக்க அனுமதிக்கிறது.

கூடுதலாக, படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பட பகுப்பாய்வு மற்றும் மரபியல் ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. படப் பகுப்பாய்வில், ஒரே மாதிரியான படங்களை வகைகளாகக் குழுவாக்கப் பயன்படுகிறது, இது படங்களைத் தேடுவதையும் வகைப்படுத்துவதையும் எளிதாக்குகிறது. மரபியலில், மரபணுக்கள் அல்லது உயிரியல் மாதிரிகளை அவற்றின் மரபணு வெளிப்பாட்டின் அடிப்படையில் குழுவாக்கப் பயன்படுகிறது, குறிப்பிட்ட நோய்கள் அல்லது நிலைமைகளுடன் தொடர்புடைய வடிவங்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது.

12. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பயன்பாட்டில் வரம்புகள் மற்றும் பரிசீலனைகள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள குழுக்கள் அல்லது கிளஸ்டர்களை அடையாளம் காண தரவு பகுப்பாய்வில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். இருப்பினும், இந்த வழிமுறையைப் பயன்படுத்தும் போது சில வரம்புகள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியது அவசியம்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங்கின் பொதுவான வரம்பு என்னவென்றால், இது பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும். ஏனெனில், தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள அனைத்து ஜோடி புள்ளிகளுக்கும் இடையிலான தூரத்தை அல்காரிதம் மீண்டும் மீண்டும் கணக்கிட வேண்டும். எனவே, இந்த அல்காரிதத்தை சிறிய தரவுத் தொகுப்புகளில் பயன்படுத்துவது அல்லது கணக்கீட்டுத் திறனை மேம்படுத்த தேர்வுமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவது நல்லது.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தில் பயன்படுத்தப்படும் இணைக்கும் முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது மற்றொரு முக்கியமான கருத்தாகும். அல்காரிதத்தின் ஒவ்வொரு படியிலும் குழுக்களுக்கு இடையே உள்ள தூரம் எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது என்பதை இணைப்பு முறை தீர்மானிக்கிறது. முழு இணைப்பு, சராசரி இணைப்பு மற்றும் வார்டு இணைப்பு போன்ற பல்வேறு இணைப்பு முறைகள் உள்ளன. ஒவ்வொரு முறையின் சிறப்பியல்புகளையும் புரிந்துகொள்வது மற்றும் தரவுத் தொகுப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வின் நோக்கத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம்.

13. படிநிலை கிளஸ்டரிங் துறையில் சமீபத்திய கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் முன்னேற்றங்கள்

படிநிலை கிளஸ்டரிங் துறையில், சமீபத்திய ஆண்டுகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் ஏற்பட்டுள்ளது. இந்தத் தரவுத் தொகுத்தல் முறையின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த இந்த கண்டுபிடிப்புகள் எங்களை அனுமதித்தன. முக்கிய கண்டுபிடிப்புகளில் ஒன்று, பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளைக் கையாளக்கூடிய வேகமான மற்றும் வலுவான அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதாகும். இந்த வழிமுறைகள் கிளஸ்டரிங் செயல்முறையை விரைவுபடுத்த மேம்பட்ட தேர்வுமுறை மற்றும் இணையாக்கல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.

மற்றொரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு, பொருள்களுக்கு இடையிலான தூரத்தைக் கணக்கிடுவதில் மிகவும் நுட்பமான ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளை இணைப்பதாகும். இது யூக்ளிடியன் தூரத்தை மட்டும் கருத்தில் கொள்ளாமல், கொசைன் ஒற்றுமை அல்லது பியர்சன் தொடர்பு போன்ற மற்ற நடவடிக்கைகளையும் கருத்தில் கொண்டு மிகவும் துல்லியமான குழுக்களைப் பெற அனுமதித்துள்ளது. கூடுதலாக, ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளின் தானியங்கி தேர்வுக்கான முறைகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன, இது சிறப்பு அறிவு தேவையில்லாமல் அவற்றின் பயன்பாட்டை எளிதாக்குகிறது.

அதேபோல், பரிமாணக் குறைப்பு அல்லது அல்காரிதம் அளவுரு ட்யூனிங் போன்ற பிற இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களுடன் படிநிலை கிளஸ்டரிங்கை இணைக்கும் அணுகுமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. பல்வேறு வகையான தரவு மற்றும் பயன்பாட்டு டொமைன்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமான குழுக்களைப் பெற இது அனுமதிக்கிறது. கூடுதலாக, மென்பொருள் கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களை செயல்படுத்துவதற்கும் மதிப்பிடுவதற்கும் உதவுகின்றன, அவை அறிவியல் சமூகத்தில் அவற்றின் பரவல் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளலுக்கு பங்களித்தன.

14. படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் பற்றிய முடிவுகள்

சுருக்கமாக, படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது ஒரு குழுப்படுத்தும் நுட்பமாகும், இதில் ஒத்த பொருள்கள் குழுக்களாக ஒதுக்கப்படுகின்றன. இந்தப் பகுதி முழுவதும், இந்த அல்காரிதத்தை ஆழமாக ஆராய்ந்தோம் மற்றும் அதன் பயன்பாடுகள்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தின் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க அம்சங்களில் ஒன்று அதன் திறன் ஆகும். உருவாக்க கொத்துகளின் படிநிலை அமைப்பு, இது தரவு மற்றும் அதன் உறவுகளை நன்கு புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை நெகிழ்வுத்தன்மையையும் வழங்குகிறது, தேவைக்கேற்ப கிளஸ்டர்களைப் பிரிக்க அல்லது ஒன்றிணைக்க அனுமதிக்கிறது.

மேலும், படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தில் இரண்டு முக்கிய அணுகுமுறைகள் இருப்பதைக் கண்டோம்: திரட்டல் கிளஸ்டரிங் மற்றும் பிரிக்கும் கிளஸ்டரிங். இரண்டு அணுகுமுறைகளும் அவற்றின் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன, மேலும் அவற்றுக்கிடையேயான தேர்வு பெரும்பாலும் தரவு மற்றும் பகுப்பாய்வின் நோக்கங்களைப் பொறுத்தது.

முடிவில், ஒரு படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் என்பது ஒரு படிநிலை மரத்தின் வடிவத்தில் தரவுகளின் தொகுப்பை ஒழுங்கமைக்க அனுமதிக்கும் ஒரு தொகுத்தல் நுட்பமாகும். இந்த வகை அல்காரிதம் தரவுச் செயலாக்கம், உயிர் தகவலியல் மற்றும் பல்வேறு பகுதிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவுமற்றவற்றுடன்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் செயல்முறையின் மூலம், தரவு அவற்றின் ஒற்றுமை அல்லது தூரத்திற்கு ஏற்ப தொகுக்கப்படுகிறது, இது ஒரு படிநிலை கட்டமைப்பை உருவாக்குகிறது, இது வெவ்வேறு குழுக்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. தரவுகளின் உள்ளார்ந்த கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மறைக்கப்பட்ட வடிவங்கள் அல்லது வகைகளைக் கண்டறிவதற்கும் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதத்தில் இரண்டு முக்கிய அணுகுமுறைகள் உள்ளன: திரட்டுதல் மற்றும் பிரித்தல். ஒருங்கிணைப்பு அணுகுமுறையில், தரவு தனித்தனி பொருள்களில் தொடங்கி ஒரு குழுவை அடையும் வரை படிப்படியாக அவற்றை ஒன்றிணைக்கிறது. மறுபுறம், பிளவுபடுத்தும் அணுகுமுறை ஒரு குழுவிலிருந்து தொடங்கி அதை சிறிய குழுக்களாகப் பிரிக்கிறது.

குழுக்களுக்கு இடையேயான ஒற்றுமை எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கும் இணைக்கும் முறையின் தேர்வு, படிநிலை கிளஸ்டரிங்கில் துல்லியமான முடிவுகளைப் பெறுவதற்கு முக்கியமானது என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். மிகவும் பொதுவான முறைகளில் முழு இணைப்பு, சராசரி இணைப்பு மற்றும் வார்டின் இணைப்பு ஆகியவை அடங்கும்.

கூடுதலாக, பொருள்களுக்கு இடையிலான ஒற்றுமையைக் கணக்கிடும்போது பயன்படுத்தப்படும் தூர அளவைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். யூக்ளிடியன், மன்ஹாட்டன் மற்றும் தொடர்பு அளவீடுகள் ஆகியவை அதிகம் பயன்படுத்தப்படும் தூர அளவீடுகள் ஆகும்.

சுருக்கமாக, தரவு பகுப்பாய்வில் படிநிலை கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் மதிப்புமிக்க கருவியாகும். அவை தரவை படிநிலையாக தொகுக்க அனுமதிக்கின்றன, அடிப்படை கட்டமைப்பை வெளிப்படுத்துகின்றன மற்றும் வடிவங்கள் மற்றும் வகைகளை அடையாளம் காண உதவுகின்றன. அதன் பயன்பாடு பல்வேறு பகுதிகளுக்கு விரிவடைகிறது மற்றும் துல்லியமான மற்றும் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளைப் பெறுவதற்கு இணைப்பு முறை மற்றும் தூர அளவீட்டின் சரியான தேர்வு அவசியம்.