ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের বৈশিষ্ট্য
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে:
অর্ডার নির্ভরতা (Order Dependence)
অনেক অ্যালগরিদমের ক্ষেত্রে, উত্পন্ন ক্লাস্টারগুলির বৈশিষ্ট্য ও সংখ্যা ডেটা প্রক্রিয়া করার ক্রমের উপর ভিত্তি করে ভিন্ন হতে পারে, কখনও কখনও ব্যাপকভাবে। যদিও এইরকম অ্যালগরিদম এড়াতে ভালো লাগতে পারে, কিন্তু সময়ে এই অর্ডার নির্ভরতা সামান্য হতে পারে অথবা অ্যালগরিদমের অন্য সুবিধাজনক বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে।
নন-ডিটারমিনিজম (Non-determinism)
K-মিন্স সহ অনেক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অর্ডার-নির্ভর নয়, কিন্তু একটি র্যান্ডম ইনিশিয়ালাইজেশন ধাপের কারণে প্রতিটি রানে ভিন্ন ফলাফল দেয়। যেহেতু ক্লাস্টারগুলির বৈশিষ্ট্য এক রান থেকে অন্য রানে ভিন্ন হতে পারে, তাই একাধিক রান চালানো প্রয়োজন হতে পারে।
স্কেলেবিলিটি (Scalability)
হাজার হাজার অবজেক্ট সহ ডেটাসেট সাধারণ। এর জন্য ব্যবহৃত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের লিনিয়ার বা নিয়ার-লিনিয়ার টাইম ও স্পেস কমপ্লেক্সিটি থাকতে হবে। O(m²) কমপ্লেক্সিটি वाले অ্যালগরিদম বড় ডেটাসেটের জন্য উপযুক্ত নয়। বড় ডেটাসেটের জন্য এমন অ্যালগরিদম অসম্ভব যা ধরে নেয় সকল ডেটা মেইন মেমরিতে ফিট হবে বা ডেটা এলিমেন্টগুলো র্যান্ডমলি অ্যাক্সেসযোগ্য।
প্যারামিটার নির্বাচন (Parameter Selection)
কিছু ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের এক বা একাধিক প্যারামিটার থাকে যা ব্যবহারকারীকে সেট করতে হয়। সঠিক মান বেছে নেওয়া কঠিন হতে পারে, তাই সাধারণ ধারণা হল "অল্প প্যারামিটার, ভালো"। যদি প্যারামিটারে সামান্য পরিবর্তন করলে ক্লাস্টারিং ফলাফল বদলায়, তবে প্যারামিটার মান নির্বাচন আরও কঠিন হয়ে যায়। যদি প্যারামিটার মান নির্ধারণের জন্য কোনো প্রক্রিয়া (যা ব্যবহারকারীর ইনপুট অন্তর্ভুক্ত করতে পারে) না থাকে, তবে ব্যবহারকারী ট্রায়াল-এরর পদ্ধতিতে বাধ্য হয়।
ক্লাস্টারিং সমস্যাকে অন্য ডোমেনে রূপান্তর
কিছু ক্লাস্টারিং কৌশল ক্লাস্টারিং সমস্যাকে অন্য ডোমেনের সমস্যায় ম্যাপ করে। গ্রাফ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং ক্লাস্টার খোঁজার কাজকে একটি প্রাক্সিমিটি গ্রাফকে সংযুক্ত উপাদানগুলিতে পার্টিশন করার কাজে রূপান্তর করে।
ক্লাস্টারিংকে অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসেবে বিবেচনা
ক্লাস্টারিংকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসেবে বিবেচনা করা হয়: পয়েন্টগুলোকেও এমনভাবে ক্লাস্টারে ভাগ করা যাতে ফলাফলস্বরূপ ক্লাস্টার সেটের ভালোবাসা (goodness) একটি ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য ফাংশন দ্বারা পরিমাপিত হয়।
উদাহরণস্বরূপ, K-মিন্স ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম প্রতিটি পয়েন্টের তার নিকটতম ক্লাস্টার সেন্ট্রয়েড থেকে বর্গ দূরত্বের যোগফল ন্যূনতম করা ক্লাস্টার সেট খুঁজে বের করার চেষ্টা করে। যদিও এই সমস্যাগুলো সমস্ত সম্ভাব্য ক্লাস্টার সেট枚মারেট করে এবং উদ্দেশ্য ফাংশনের সেরা মানવાલা বেছে নিয়ে সমাধান করা যায়, কিন্তু এই এক্সহাস্টিভ পদ্ধতি কম্পিউটেশনালি অযৌক্তিক।
