What is Clustering in hindi ( क्लस्टरिंग क्या है?):-
Clustering को सबसे महत्वपूर्ण unhelpful teaching समस्या माना जा सकता है; इसलिए, इस तरह की हर दूसरी समस्या के रूप में, बिना लेबल वाले डेटा के स्टोर में एक structure खोजने है।
Definition of Clustering in hindi :-
"वस्तुओं को उन ग्रुप में व्यवस्थित करने की प्रोसेस जिनके मेम्बर किसी न किसी तरह से समान हैं।"
एक Clustering इसलिए वस्तुओं का एक स्टोर है जो उनके बीच "समान (similar)" हैं और अन्य समूहों से संबंधित वस्तुओं से "असमान(dissimilar)" हैं।
उदाहरण:-, हम आसानी से 4 ग्रुप की पहचान करते हैं जिनमें डेटा को विभाजित किया जा सकता है; similarity criterion distance है: दो या दो से अधिक वस्तुएं एक ही क्लस्टर से संबंधित होती हैं यदि वे दी गई दूरी ( में geometric distance) के अनुसार "करीब" हैं। इसे दूरी आधारित क्लस्टरिंग कहा जाता है।
Applications of Clustering in hindi :-
Marketing:-
समान व्यवहार वाले customers के ग्रुप को खोजना, customers डेटा का एक बड़ा डेटाबेस दिया गया जिसमें उनकी पिछले खरीद रिकॉर्ड शामिल हैं।
the biology:-
पौधों और जानवरों का classification उनकी विशेषताओं को देखते हुए।
Library :-
पुस्तक ओर्डेर
Insurance:-
high average claim cost वाले मोटर बीमा पॉलिसी holders के ग्रुप की पहचान करना ,धोखाधड़ी की पहचान करना।
town planning :-
घरों के ग्रुप को उनके घर के प्रकार, मूल्य और geographical situation के अनुसार पहचानना।
earthquake study:-
खतरनाक क्षेत्रों की पहचान करने के लिए देखे गए भूकंप उपकेंद्रों को क्लस्टर करना।
WWW:-
दस्तावेज़ वर्गीकरण; समान एक्सेस पैटर्न के समूहों को खोजने के लिए वेबलॉग डेटा को क्लस्टर करना।
Types of Clustering Algorithms in hindi:-
दो प्रकार के Clustering Algorithm हैं:
1.non hierarchicalऔर
2. hierarchical।
non hierarchical Clustering Algorithm में, जैसे कि k-mean एल्गोरिथम, क्लस्टर के बीच रिलेशन है। hierarchical clustering बार-बार ग्रुप को तक जोड़ता है जब तक कि प्रत्येक डेटा ऑब्जेक्ट को hierarchy में शामिल नहीं किया जाता है। इन दोनों perspectives के साथ, दो वस्तुओं के बीच समानता का निर्धारण कैसे किया जाए, ताकि एक दूसरे से उच्च समानता वाली वस्तुओं से ग्रुप का निर्माण किया जा सके।
1. Nonhierarchical Algorithms:-
K-means Algorithms:-
k - means एल्गोरिदम called segmentation methods एल्गोरिदम के ग्रुप में से एक है। Split clustering problem को formally से कहा जा सकता है:
d-dimensional metric स्थान में n ऑब्जेक्ट्स को देखते हुए, k समूहों, या समूहों में वस्तुओं का विभाजन निर्धारित करें, जैसे कि क्लस्टर में ऑब्जेक्ट एक दूसरे के समान हैं। एक विभाजन एक सेट को अलग-अलग हिस्सों में विभाजित करता है जिसमें एक साथ सेट के सभी सदस्य शामिल होते हैं। k का मान निर्दिष्ट किया जा सकता है या नहीं भी किया जा सकता है और एक clustering criteria, आमतौर पर square-error criteria को अपनाया जाना चाहिए।
2. Hierarchical Clustering Algorithms:-
hierarchical clustering डेटा सेट पर ग्रुप का hierarchy बनाता है। यह Hierarchical Tree Clustering के स्तरों को दर्शाता है जिसमें प्रत्येक स्तर पर छोटे समूहों की संख्या अधिक होती है। hierarchical algorithm या तो collective या divisive हो सकते हैं, जो कि ऊपर से नीचे या नीचे से ऊपर है। सभी एग्लोमेरेटिव hierarchical क्लस्टरिंग एल्गोरिदम प्रत्येक ऑब्जेक्ट के साथ एक अलग समूह के रूप में शुरू होते हैं। इन समूहों को sequentially से समानता के आधार पर तब तक किया जाता है जब तक कि केवल एक समूह शेष न हो या एक शर्त संतुष्ट न हो। n वस्तुओं के लिए, n-1 विलय किया जाता है। hierarchical algorithm कठोर हैं कि एक बार विलय हो जाने के बाद, इसे undone नहीं किया जा सकता है।
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