কম্পিউটার

গ্রিড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের অ্যালগরিদমগুলি কী কী?


একটি গ্রিড হল একটি কার্যকর পদ্ধতি যা ন্যূনতম নিম্ন মাত্রায় ডেটার একটি সেট সংগঠিত করে। ধারণাটি হল প্রতিটি অ্যাট্রিবিউটের প্রযোজ্য মানগুলিকে একাধিক সংলগ্ন ব্যবধানে ভাগ করে, গ্রিড কোষগুলির একটি সেট তৈরি করা। প্রতিটি বস্তু একটি গ্রিড কক্ষে পরিণত হয় যার সমতুল্য বৈশিষ্ট্যের ব্যবধানে বস্তুর মান অন্তর্ভুক্ত থাকে।

রেকর্ডের মধ্য দিয়ে একটি পাসে গ্রিড সেলের জন্য অবজেক্ট তৈরি করা যেতে পারে, এবং সেলের বিন্দুর সংখ্যা সহ প্রতিটি সেল সম্পর্কে ডেটাও একযোগে সংগ্রহ করা যেতে পারে।

একটি গ্রিড ব্যবহার করে ক্লাস্টারিং বাস্তবায়নের একাধিক উপায় রয়েছে, তবে বেশিরভাগ পদ্ধতি ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে। গ্রিড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের অ্যালগরিদম নিম্নরূপ -

  • গ্রিড কোষের একটি সেট প্রতিনিধিত্ব করুন৷

  • উপযুক্ত কোষে বস্তু তৈরি করুন এবং প্রতিটি কোষের ঘনত্ব গণনা করুন।

  • একটি সংজ্ঞায়িত থ্রেশহোল্ডের নীচে ঘনত্বের কোষগুলি সরান, r.

  • ঘন কোষের সংলগ্ন সেট থেকে ক্লাস্টার গঠন করে।

গ্রিড কোষ সংজ্ঞায়িত করা − এটি প্রক্রিয়াটির একটি মৌলিক পদক্ষেপ, তবে এটিও সবচেয়ে স্পষ্ট, কারণ প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সম্ভাব্য মানগুলিকে কয়েকটি সংলগ্ন ব্যবধানে বিভক্ত করার বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। ক্রমাগত বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য, একটি পদ্ধতি হল মানগুলিকে একই প্রস্থের ব্যবধানে ভাগ করা। যদি এই পদ্ধতিটি প্রতিটি অ্যাট্রিবিউটে ব্যবহার করা হয়, তাই ফলস্বরূপ গ্রিড কোষগুলির সমস্ত একই ভলিউম থাকে এবং একটি ঘরের ঘনত্ব সহজেই কোষের একাধিক বিন্দু হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়৷

গ্রিড কোষের ঘনত্ব − এটি একটি গ্রিড ঘরের ঘনত্বকে অঞ্চলের আয়তন দ্বারা বিভক্ত একাধিক বিন্দু হিসাবে নির্ধারণ করতে পারে। অন্য পরিভাষায়, ঘনত্ব হল এলাকার মাত্রার প্রতি বিন্দুর সংখ্যা, সেই এলাকার মাত্রা নির্বিশেষে।

ঘন গ্রিড কোষ থেকে ক্লাস্টার গঠন - ঘন কোষের সংলগ্ন সেট থেকে ক্লাস্টার তৈরি করা তুলনামূলকভাবে সহজ। কিছু সমস্যা রয়েছে যেমন সংলগ্ন কোষ দ্বারা এটি কী সংজ্ঞায়িত করতে পারে তা সংজ্ঞায়িত করার প্রয়োজন। ক্লাস্টারিং পদ্ধতির কিছু অসুবিধা রয়েছে যেগুলিকে অ্যালগরিদম আরও পরিমার্জিত করে সমাধান করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ক্লাস্টারের সীমানায় আংশিকভাবে শূন্য কোষ থাকার সম্ভাবনা রয়েছে৷

এটি ঘনত্বের চেয়ে বেশি ডেটা ব্যবহার করে মৌলিক গ্রিড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং উন্নত করার জন্য প্রযোজ্য। কিছু ক্ষেত্রে, রেকর্ডে স্থানিক এবং অ-স্থানিক উভয় বৈশিষ্ট্যই থাকে। অন্য পদে, বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে সময় বা স্থানের বস্তুর ক্ষেত্রফলকে সংজ্ঞায়িত করে, যেখানে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য বস্তুর অন্যান্য উপাদানকে সংজ্ঞায়িত করে।

একটি উদাহরণ হল ঘর, যেগুলির একটি এলাকা এবং একাধিক বৈশিষ্ট্য উভয়ই রয়েছে, যার মধ্যে দাম বা বর্গফুটে মেঝে স্থান রয়েছে। স্থানিক (বা অস্থায়ী) স্বতঃসম্পর্কের কারণে, একটি নির্দিষ্ট কক্ষের বস্তুগুলির অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য একই মান রয়েছে৷


  1. ডেটা স্ট্রীম ক্লাস্টারিংয়ের পদ্ধতিগুলি কী কী?

  2. সীমাবদ্ধতার সাথে ক্লাস্টার করার পদ্ধতিগুলি কী কী?

  3. সি টোকেন কি?

  4. C# এ মন্তব্য কি?