আপনার ডেটা ক্লাস্টার করতে, আপনি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করবেন:
- ডেটা প্রস্তুত করুন।
- সাদৃশ্য মেট্রিক তৈরি করুন।
- ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম চালান।
- ফলাফল ব্যাখ্যা করুন এবং আপনার ক্লাস্টারিং সামঞ্জস্য করুন।
এই পৃষ্ঠাটি সংক্ষিপ্তভাবে পদক্ষেপগুলি পরিচয় করিয়ে দেয়। আমরা পরবর্তী বিভাগে গভীরে যেতে হবে.
ডেটা প্রস্তুত করুন
যেকোনো ML সমস্যার মতো, আপনাকে অবশ্যই বৈশিষ্ট্য ডেটা স্বাভাবিক, স্কেল এবং রূপান্তর করতে হবে। যদিও ক্লাস্টারিং করার সময়, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে প্রস্তুত করা ডেটা আপনাকে উদাহরণগুলির মধ্যে মিল সঠিকভাবে গণনা করতে দেয়। পরবর্তী বিভাগে এই বিবেচনা আলোচনা.
সাদৃশ্য মেট্রিক তৈরি করুন
একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ডেটাকে গোষ্ঠীভুক্ত করার আগে, এটিকে জানতে হবে যে কতটা অনুরূপ জোড়া উদাহরণ। আপনি একটি মিল মেট্রিক তৈরি করে উদাহরণগুলির মধ্যে সাদৃশ্যের পরিমাণ নির্ধারণ করুন। একটি মিল মেট্রিক তৈরি করার জন্য আপনাকে আপনার ডেটা এবং কীভাবে আপনার বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে মিল পাওয়া যায় তা সাবধানতার সাথে বুঝতে হবে।
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম চালান
একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ক্লাস্টার ডেটার সাথে মিল মেট্রিক ব্যবহার করে। এই কোর্সটি কে-মানে ফোকাস করে।
ফলাফল ব্যাখ্যা করুন এবং সামঞ্জস্য করুন
আপনার ক্লাস্টারিং আউটপুটের গুণমান পরীক্ষা করা পুনরাবৃত্তিমূলক এবং অনুসন্ধানমূলক কারণ ক্লাস্টারিংয়ের "সত্য" নেই যা আউটপুট যাচাই করতে পারে। আপনি ক্লাস্টার-লেভেল এবং উদাহরণ-লেভেলে প্রত্যাশার বিপরীতে ফলাফল যাচাই করেন। ফলাফলের উন্নতির জন্য তারা ক্লাস্টারিংকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা দেখতে পূর্ববর্তী পদক্ষেপগুলির সাথে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরীক্ষা করা প্রয়োজন।