Table of Contents
কোনো ফলাফল ছাড়াই, সঠিক অ্যালগরিদম বাছাই করার জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হচ্ছে ।
( ১ করি.
অপারপার্পরিত শেখার সঙ্গে বিভিন্ন বিন্যাস, দল বা কাঠামোর তথ্য ব্যাখ্যা করা জড়িত ।
অ্যালগোরিদম বেছে নেওয়ার সময় বিবেচনা করার জন্য বিভিন্ন কারণ
নির্বাচনের প্রক্রিয়া সম্পর্কে বেশ কিছু বিষয় প্রভাব ফেলে:
- [[F] রাচুর: [FLTR] তথ্যের মাপ:[FLTR], এর জন্য অতিরিক্ত ডাটা টাইপ নির্ধারণের প্রক্রিয়া থাকতে পারে।
- [[[F] তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া:[[F] উচ্চ-ডিনিক্সাল ডাটা, মাত্রাগত পদ্ধতিতে সুবিধা পেতে পারে।
- [[FLT] ক্লস্টারের আকৃতি:[[[FF] কিছু অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট গুচ্ছের গঠনকে অনুমান করে, যেমন, হৃৎস্পষ্ট বা ঘন ঘন ঘন ঘন আকৃতির আকার ।
- [[F] consoctalications][FLT] সম্পদ:[FLT] পাওয়া যাচ্ছে না; পাওয়ার পাওয়ার এবং সময় সীমা বিবেচনা করুন।
- [[F] Internet:[[FLT]]] এর ফলাফল বুঝতে পারাই সিদ্ধান্তের প্রভাবকে কমাতে পারে ।
জনপ্রিয় আনপারিয়েটেড অ্যালগোরিদম
এখানে কিছু ব্যাপক ব্যবহৃত অ্যালগরিদম:
- [[F]K-MON স্তবকিং:[FLT] স্পেকট্রাম স্তবক এবং বড় ধরনের ডাটাসেটের জন্য উপযুক্ত স্যুট [FLT] ।
- [[F] র্যাপাণ স্তবক:[[FF] একটি গাছকে] একটি গাছ তৈরি করে, যা ডাটা কাঠামোর জন্য উপকারী ।
- [[FLT] ডি.এস.এস.এ.:[[FFLT] যথেচ্ছ আকারগুলোকে সনাক্ত করার এবং শব্দ সনাক্ত করার জন্য শক্তি সম্পন্ন ।
- [[FLT] মূল অংশ বিশ্লেষণ: CPA][[FFLT] পার্থক্যগুলো সংরক্ষণ করার সময় মাত্রা হ্রাস করে
- [[F]ATH][[FLT][FLT][FLT] :[FO] LAN নেটওয়ার্ক ভিত্তিক নেটওয়ার্ক ভিত্তিক propertingsite to-ভিত্তিক propertition atting propertition Compertition কমিয়ে আনার পদ্ধতি ।
চূড়ান্ত বিষয়
বিভিন্ন অ্যালগরিদম এবং পরামিতির সঙ্গে সহযোগিতা করা প্রায়ই উল্লেখযোগ্য ফলাফল অর্জন করার জন্য প্রয়োজনীয় ।