পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলি একটি টপ-ডাউন, গ্রিড-ভিত্তিক পদ্ধতিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমে, অনুক্রমিক আর্কিটেকচারের মধ্যে একটি স্তর নির্ধারণ করা হয় যেখান থেকে প্রশ্ন-উত্তর প্রক্রিয়া শুরু করা হবে।
এই স্তরটি সাধারণত অল্প সংখ্যক কোষ অন্তর্ভুক্ত করে। বর্তমান স্তরের প্রতিটি কক্ষের জন্য, এটি প্রদত্ত প্রশ্নের সাথে ঘরের প্রাসঙ্গিকতা প্রতিফলিত করে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান (বা সম্ভাব্যতার আনুমানিক পরিসীমা) গণনা করতে পারে৷
উচ্চ-স্তরের কোষগুলির পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলি নিম্ন-স্তরের কোষগুলির পরামিতিগুলি থেকে সহজভাবে গণনা করা যেতে পারে। এই পরামিতিগুলিতে নিম্নলিখিতগুলি রয়েছে - বৈশিষ্ট্য-স্বাধীন প্যারামিটার, গণনা, এবং বৈশিষ্ট্য-নির্ভর পরামিতি, গড়, stdev (স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি), ন্যূনতম (সর্বনিম্ন), সর্বোচ্চ (সর্বোচ্চ); এবং বন্টনের ধরন যা ঘরের বৈশিষ্ট্য মান অনুসরণ করে, যার মধ্যে রয়েছে স্বাভাবিক, অভিন্ন, সূচকীয়, বা কিছুই নেই (যদি বিতরণটি বেনামী হয়)।
অপ্রাসঙ্গিক কক্ষগুলি আরও বিবেচনা থেকে সরানো হয়েছে৷ নিম্নলিখিত নিম্ন স্তরের প্রক্রিয়াকরণ শুধুমাত্র অবশিষ্ট প্রাসঙ্গিক কোষ পরীক্ষা. নীচের স্তরটি অর্জিত না হওয়া পর্যন্ত এই পর্বটি পুনরাবৃত্তি করা হয়। যদি ক্যোয়ারী বিবরণ পূরণ করা হয়, তাহলে প্রাসঙ্গিক কক্ষের ক্ষেত্রগুলি যেগুলি ক্যোয়ারী ব্যবহার করে সেগুলি পুনরুদ্ধার করা হয়৷
STING বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে যা নিম্নরূপ -
-
গ্রিড-ভিত্তিক গণনাটি ক্যোয়ারী-স্বাধীন, কারণ প্রতিটি কক্ষে সংরক্ষিত পরিসংখ্যানগত ডেটা গ্রিড কক্ষের ডেটার সারাংশ রেকর্ডকে সংজ্ঞায়িত করে, কোয়েরি থেকে আলাদা৷
-
গ্রিড আর্কিটেকচার সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ এবং ক্রমবর্ধমান রিফ্রেশিং সমর্থন করে৷
-
প্রযুক্তির দক্ষতা একটি প্রধান সুবিধা। STING ডাটাবেসের মধ্য দিয়ে যায় কারণ এটি কোষের সংখ্যাসূচক পরামিতিগুলি গণনা করতে পারে, এবং সেইজন্য ক্লাস্টার তৈরি করার সময় জটিলতা হল O(n), যেখানে n হল বস্তুর মোট সংখ্যা৷
-
অনুক্রমিক আর্কিটেকচার তৈরি করার পরে, ক্যোয়ারী প্রক্রিয়াকরণের সময় হল O(g), যেখানে g হল সর্বনিম্ন স্তরে গ্রিড কোষের মোট সংখ্যা, যা সাধারণত n-এর থেকে ছোট।
-
কারণ ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য STING-এর একটি মাল্টি-রেজোলিউশন পদ্ধতির প্রয়োজন, গ্রিড আর্কিটেকচারের সর্বনিম্ন স্তরের গ্রানুলারিটির উপর ভিত্তি করে STING ক্লাস্টারিংয়ের গুণমান। যদি গ্রানুলারিটি খুব সূক্ষ্ম হয়, প্রক্রিয়াকরণের মান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হবে; যাইহোক, যদি গ্রিড আর্কিটেকচারের নীচের স্তরটি খুব অভদ্র হয় তবে এটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণের গুণমান হ্রাস করতে পারে৷
-
STING একটি অভিভাবক কোষের বিকাশের জন্য শিশুদের এবং তাদের প্রতিবেশী কোষগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্কের চিকিত্সা করে না। ফলস্বরূপ, আগত ক্লাস্টারগুলির আকারগুলি আইসোথেটিক হয়; অর্থাৎ, কিছু ক্লাস্টার সীমানা অনুভূমিক বা উল্লম্ব, এবং কোন তির্যক সীমানা আবিষ্কৃত হয় না। এটি কৌশলটির দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের সময় সত্ত্বেও ক্লাস্টারগুলির গুণমান এবং নিশ্চিততা কমিয়ে দিতে পারে৷
