সীমাবদ্ধতা-ভিত্তিক ক্লাস্টার বিশ্লেষণের প্রকারগুলি কী কী?

সীমাবদ্ধতা-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পায় যা ব্যবহারকারীর-বিবৃত পছন্দ বা সীমাবদ্ধতাগুলিকে সন্তুষ্ট করে। এটি সীমাবদ্ধতার প্রকৃতির উপর ভিত্তি করে, সীমাবদ্ধতা-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং বিভিন্ন পদ্ধতির পরিবর্তে গ্রহণ করতে পারে। সীমাবদ্ধতার বেশ কয়েকটি বিভাগ রয়েছে যা নিম্নরূপ -

• স্বতন্ত্র বস্তুর উপর সীমাবদ্ধতা - এটি ক্লাস্টার করা বস্তুর উপর সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করতে পারে। একটি রিয়েল এস্টেট অ্যাপ্লিকেশনে, উদাহরণস্বরূপ, কেউ শুধুমাত্র এক মিলিয়ন ডলারের বেশি মূল্যের সেই বিলাসবহুল প্রাসাদের স্থানিকভাবে ক্লাস্টার করতে পছন্দ করতে পারে। এই সীমাবদ্ধতা ক্লাস্টার করা বস্তুর সংগ্রহকে সীমাবদ্ধ করে। এটি সহজভাবে প্রিপ্রসেসিং দ্বারা পরিচালিত হতে পারে (যেমন, একটি SQL ক্যোয়ারী ব্যবহার করে নির্বাচন বাস্তবায়ন), যার পরে সমস্যাটি সীমাহীন ক্লাস্টারিংয়ের উদাহরণে পরিণত হয়৷

• ক্লাস্টারিং প্যারামিটার নির্বাচনের উপর সীমাবদ্ধতা - একজন ব্যবহারকারী প্রতিটি ক্লাস্টারিং প্যারামিটারের জন্য একটি পছন্দসই এলাকা সেট করতে পারেন। ক্লাস্টারিং প্যারামিটারগুলি সাধারণত প্রদত্ত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের জন্য বেশ নির্দিষ্ট। পরামিতিগুলির উদাহরণগুলিতে k থাকে, একটি k-মানে অ্যালগরিদমে ক্লাস্টারগুলির পছন্দসই সংখ্যা; অথবা DBSCAN অ্যালগরিদমে ε (ব্যাসার্ধ) এবং MinPts (বিন্দুর সর্বনিম্ন সংখ্যা)৷

  যদিও এই ধরনের ব্যবহারকারী-উক্ত পরামিতিগুলি ক্লাস্টারিং ফলাফলগুলিকে দৃঢ়ভাবে ধরে রাখতে পারে, তারা সাধারণত অ্যালগরিদমের মধ্যেই সীমাবদ্ধ থাকে। তাই, তাদের ফাইন-টিউনিং এবং প্রসেসিংকে সাধারণত সীমাবদ্ধতা-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং হিসাবে বিবেচনা করা হয় না।

• দূরত্ব বা সাদৃশ্য ফাংশনের সীমাবদ্ধতা - এটি ক্লাস্টার করা বস্তুর নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জন্য বিভিন্ন দূরত্ব বা সাদৃশ্য ফাংশন সংজ্ঞায়িত করতে পারে, অথবা সীমিত জোড়া বস্তুর জন্য বিভিন্ন দূরত্বের পরিমাপ। উদাহরণস্বরূপ, ক্রীড়াবিদদের ক্লাস্টার করার সময়, এটি উচ্চতা, শরীরের ওজন, বয়স এবং দক্ষতার স্তরের জন্য বিভিন্ন ওজন নির্ধারণের স্কিম ব্যবহার করতে পারে।

• ব্যক্তিগত ক্লাস্টারের বৈশিষ্ট্যের উপর ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা − একজন ব্যবহারকারী ফলস্বরূপ ক্লাস্টারগুলির পছন্দসই বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দিষ্ট করতে পছন্দ করতে পারেন, যা ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়াটিকে দৃঢ়ভাবে ধরে রাখতে পারে৷

  একটি প্যাকেজ ডেলিভারি কোম্পানি বিবেচনা করুন যেটি একটি শহরে কে-সার্ভিস স্টেশনগুলির অবস্থান নির্ধারণ করতে চায়। কোম্পানির কাছে ব্যবহারকারীদের একটি ডাটাবেস রয়েছে যা ব্যবহারকারীর নাম, অবস্থান, সময়ের দৈর্ঘ্য নিবন্ধন করে কারণ গ্রাহকরা কোম্পানির পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা শুরু করে এবং গড় মাসিক মূল্য। এটি গ্রাহকের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে গণনা করা একটি দূরত্ব ফাংশন ব্যবহার করে অনিয়ন্ত্রিত ক্লাস্টারিংয়ের উদাহরণ হিসাবে এই অবস্থান নির্বাচন সমস্যাটি তৈরি করতে পারে৷

  একটি বুদ্ধিমান পদ্ধতি হল গ্রাহকদের দুটি শ্রেণীতে বিভক্ত করা - উচ্চ-মূল্যবান গ্রাহক (যাদের ঘন ঘন, নিয়মিত পরিষেবা প্রয়োজন) এবং সাধারণ গ্রাহক (যাদের মাঝে মাঝে পরিষেবা প্রয়োজন)। এটি খরচ বাঁচাতে পারে এবং ভাল পরিষেবাকে সমর্থন করতে পারে, ম্যানেজাররা নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতাগুলি যোগ করে -

  • প্রতিটি স্টেশনে ন্যূনতম 100 জন উচ্চ-মূল্যের গ্রাহককে পরিবেশন করতে হবে।

  • প্রতিটি স্টেশনে ন্যূনতম 5,000 সাধারণ গ্রাহকদের পরিষেবা দিতে হবে। ক্লাস্টারিং পদ্ধতির সময় সীমাবদ্ধতা-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং এই ধরনের সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করবে।

• "আংশিক" তত্ত্বাবধানের উপর ভিত্তি করে আধা-তত্ত্বাবধান করা ক্লাস্টারিং - তত্ত্বাবধানের কিছু দুর্বল রূপ ব্যবহার করে অনিয়ন্ত্রিত ক্লাস্টারিংয়ের গুণমান মূলত উন্নত করা যেতে পারে। এটি পেয়ারওয়াইজ সীমাবদ্ধতার আকারে হতে পারে (অর্থাৎ, একই বা ভিন্ন ক্লাস্টারের মালিকানাধীন হিসাবে লেবেলযুক্ত বস্তুর জোড়া)। এই ধরনের একটি সীমাবদ্ধ ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া আধা-তত্ত্বাবধানে ক্লাস্টারিং নামে পরিচিত৷