এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ক্লাস্টারিং অ্যাসেন্ডেন্ট
স্বতন্ত্র বিন্দু থেকে শুরু করে ধাপে ধাপে সবচেয়ে সদৃশ ক্লাস্টারগুলিকে একত্রিত করে একটি একক ক্লাস্টার পাওয়া পর্যন্ত ঊর্ধ্বমুখী পদ্ধতি।
ক্লাস্টারিং ডিসেন্ড্যান্ট
একটি একক ক্লাস্টার দিয়ে শুরু হওয়া উপরের থেকে নিচের দিকের পদ্ধতি যা পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে আরও সমজাতীয় সাব-ক্লাস্টারে বিভক্ত করে।
K-Means এবং K-Medoids
পুনরাবৃত্তিমূলক পার্টিশনিং অ্যালগরিদম যা বিন্দুগুলিকে k-টি নিকটতম কেন্দ্রে বরাদ্দ করে এবং ক্লাস্টার-ভিতরের ভ্যারিয়েন্স কমানোর জন্য এই কেন্দ্রগুলি পুনরায় গণনা করে।
DBSCAN এবং ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং
কৌশল যা কম ঘনত্বের এলাকা দ্বারা পৃথক করা ঘন এলাকাগুলোকে ক্লাস্টার হিসেবে চিহ্নিত করে, যা নির্বিচারে আকৃতি সনাক্ত করতে সক্ষম।
স্পেকট্রাল ক্লাস্টারিং
সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্সের আইগেনভ্যালু এবং আইগেনভেক্টর ব্যবহার করে ডেটাকে এমন একটি স্পেসে প্রজেক্ট করার পদ্ধতি যেখানে ক্লাস্টারিং সহজ হয়ে ওঠে।
পদানুক্রমিক বন্ধন পদ্ধতি
ক্লাস্টারগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের মানদণ্ড যার মধ্যে একক সংযোগ, সম্পূর্ণ সংযোগ, গড় সংযোগ এবং ওয়ার্ডের পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে পদানুক্রমিক ক্লাস্টারিংয়ের জন্য।
ক্লাস্টারিং মডেল
সম্ভাব্যতাভিত্তিক পদ্ধতি যা ধরে নেয় যে ডেটা পরিসংখ্যানিক বণ্টনের মিশ্রণ থেকে এসেছে, সাধারণত গাউসিয়ান মিশ্রণ।
গ্রিড ক্লাস্টারিং
ডেটা স্পেসকে কোষের একটি গ্রিডে বিচ্ছিন্ন করে এবং এই কাঠামোর উপর ক্লাস্টারিং সম্পাদন করে উন্নত দক্ষতার জন্য কৌশল।
ফ্লো ক্লাস্টারিং
বাস্তব সময়ে আগত অবিরত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম, যা ক্লাস্টারগুলির ক্রমবর্ধমান আপডেট প্রয়োজন।
ফাজি ক্লাস্টারিং
একটি পদ্ধতি যা একটি বিন্দুকে একাধিক ক্লাস্টারে পরিবর্তনশীল সদস্যপদ ডিগ্রী সহ অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়, বাইনারি নিয়োগের পরিবর্তে।
ডেনড্রোগ্রাম এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন
ক্লাস্টারিংয়ের শ্রেণিবদ্ধ কাঠামোর গ্রাফিকাল উপস্থাপনা সরঞ্জাম যা ক্রমাগত একত্রীকরণ/বিভাজন এবং সাদৃশ্যের স্তরগুলি দেখায়।
ক্লাস্টার বৈধতা
প্রাপ্ত পার্টিশনের গুণমান মূল্যায়নের জন্য মেট্রিক্স এবং কৌশলের সংগ্রহ, যার মধ্যে সিলুয়েট সূচক, ডেভিস-বোল্ডিন এবং অভ্যন্তরীণ/বাহ্যিক বৈধতা অন্তর্ভুক্ত।
বাধা-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং
আংশিক তত্ত্বাবধানে পদ্ধতি যা পূর্বজ্ঞান অনুযায়ী ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়াকে নির্দেশিত করতে must-link এবং cannot-link বাধা সংযুক্ত করে।
মাল্টি-স্কেল ক্লাস্টারিং
বিভিন্ন স্তরের সূক্ষ্মতার কাঠামো শনাক্ত করার কৌশল, যা প্রাকৃতিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ প্যাটার্নযুক্ত ডেটার জন্য উপযুক্ত।