প্রোটোটাইপ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং-এ, একটি ক্লাস্টার হল বস্তুর একটি গ্রুপ যেখানে কিছু বস্তু প্রোটোটাইপের কাছাকাছি থাকে যা অন্য কোনো ক্লাস্টারের প্রোটোটাইপের চেয়ে ক্লাস্টারকে প্রতিনিধিত্ব করে। একটি সাধারণ প্রোটোটাইপ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যার জন্য ক্লাস্টারের প্রোটোটাইপ হিসাবে একটি ক্লাস্টারে উপাদানগুলির সেন্ট্রোয়েড প্রয়োজন৷
প্রোটোটাইপ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে যা নিম্নরূপ -
-
অবজেক্টগুলি একের বেশি ক্লাস্টারের অন্তর্গত হতে সক্ষম। তদ্ব্যতীত, একটি বস্তু কিছু ওজন সহ প্রতিটি ক্লাস্টারের অন্তর্গত। এই ধরনের পদ্ধতিটি এই বিষয়টিকে সম্বোধন করে যে কিছু বস্তু একইভাবে একাধিক ক্লাস্টার প্রোটোটাইপের কাছাকাছি।
-
একটি ক্লাস্টার একটি পরিসংখ্যানগত বন্টন হিসাবে মডেল করা হয়, অর্থাৎ, বস্তুগুলি একটি পরিসংখ্যানগত বন্টন থেকে একটি র্যান্ডম ফেজ দ্বারা উত্পাদিত হয় যা গড় এবং প্রকরণ সহ একাধিক পরিসংখ্যানগত প্যারামিটার দ্বারা বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এই দৃষ্টিকোণটি একটি প্রোটোটাইপের ধারণাকে সাধারণীকরণ করে এবং সুপ্রতিষ্ঠিত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির প্রয়োজনের অনুমতি দেয়।
-
ক্লাস্টারগুলি ধ্রুবক মেলামেশা করার জন্য সীমাবদ্ধ। এই সম্পর্কগুলি হল সীমাবদ্ধতা যা আশেপাশের সম্পর্ককে সংজ্ঞায়িত করে যেমন ডিগ্রী যেখানে দুটি ক্লাস্টার একে অপরের প্রতিবেশী। ক্লাস্টারগুলির মধ্যে সম্পর্ক সীমাবদ্ধ করা ডেটার সম্পাদন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে সংজ্ঞায়িত করতে পারে৷
ফাজি সি-মিনস একটি ক্লাস্টারিং ডিজাইন প্রস্তাব করার জন্য ফাজি লজিক এবং ফাজি সেট তত্ত্বের ক্ষেত্র থেকে ধারণাগুলি ব্যবহার করে, যা কে-মিন্সের মতো, কিন্তু যার জন্য শুধুমাত্র একটি ক্লাস্টারে একটি বিন্দুর কঠিন বরাদ্দের প্রয়োজন হয় না৷
মিশ্রণ মডেল ক্লাস্টারিং পদ্ধতিটি গ্রহণ করে যে ক্লাস্টারগুলির একটি গ্রুপকে বিতরণের সংমিশ্রণ হিসাবে মডেল করা যেতে পারে, প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য একটি। ক্লাস্টারিং স্কিম নির্ভর করে সেল্ফ-অর্গানাইজিং ম্যাপস (এসওএম) এমন একটি কাঠামোর মধ্যে ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করে যার মধ্যে দ্বি-মাত্রিক গ্রিড কাঠামো সহ একে অপরের সাথে পূর্ব-নির্দিষ্ট অ্যাসোসিয়েশন থাকতে ক্লাস্টারের প্রয়োজন হয়।
ফজি ক্লাস্টারিং − যদি ডেটা অবজেক্টগুলিকে সু-স্বাধীন সেটে বিতরণ করা হয়, তাহলে অবজেক্টের বিচ্ছিন্ন ক্লাস্টারে একটি সূক্ষ্ম বিবরণ একটি আদর্শ পদ্ধতির মত মনে হয়। কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে, একটি ডেটা সেটের অবজেক্টগুলিকে সু-স্বাধীন ক্লাস্টারে ভাগ করা যায় না এবং একটি নির্দিষ্ট ক্লাস্টারে একটি বস্তু বরাদ্দ করার ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট স্বেচ্ছাচারিতা থাকবে৷
দুটি ক্লাস্টারের সীমানার কাছাকাছি অবস্থিত একটি বস্তুর কথা বিবেচনা করুন, কিন্তু তাদের একটির কাছাকাছি। কিছু কিছু ক্ষেত্রে, প্রতিটি বস্তু এবং প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য একটি ওজন নির্ধারণ করা আরও উপযুক্ত হতে পারে যা বোঝায় যে বস্তুটি ক্লাস্টারে কতটা এগিয়ে আছে।
সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলিও এই ধরনের ওজনকে সমর্থন করতে পারে। যদিও সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে উপকারী, এমন সময় আছে যখন একটি উপযুক্ত পরিসংখ্যান মডেল নির্ধারণ করা জটিল। সাধারণ ক্ষেত্রে, একই ক্ষমতা প্রদানের জন্য অ-সম্ভাব্য ক্লাস্টারিং পদ্ধতির প্রয়োজন হয়।
