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हिरासत में क्लस्टर विश्लेषण का एक तरीका है जो क्लस्टर्स की पदानुक्रम का निर्माण करता है। इसका व्यापक रूप से डेटा विश्लेषण में उनकी विशेषताओं के आधार पर समान वस्तुओं को समूह में उपयोग किया जाता है। यह तकनीक डेटा की संरचना को समझने और प्राकृतिक समूह की पहचान करने के लिए उपयोगी है।
पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग की बुनियादी अवधारणाएं
पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के पीछे मुख्य विचार एक पेड़ जैसी संरचना बनाना है जिसे डेन्ड्रोग्राम कहा जाता है। यह डेन्ड्रोग्राम दिखाता है कि डेटा बिंदुओं को समानता के विभिन्न स्तरों पर कैसे समूहित किया जाता है। प्रक्रिया को आक्रामक बनाया जा सकता है, व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं से शुरू किया जा सकता है और उन्हें विलय कर सकता है, या द्विध्रुवी, एक क्लस्टर में सभी डेटा बिंदुओं के साथ शुरू होता है और उन्हें विभाजित करता है।
पद्मणिपुर में कदम
इसमें शामिल विशिष्ट चरण हैं:
- एक चयनित मीट्रिक का उपयोग करके डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करें, जैसे कि यूक्लिडियन दूरी।
- लिंकेज मानदंड के आधार पर दो निकटतम बिंदुओं या समूहों को मर्ज करें।
- नए क्लस्टर को प्रतिबिंबित करने के लिए दूरी मैट्रिक्स को अपडेट करें।
- विलय प्रक्रिया को दोहराएं जब तक सभी डेटा बिंदुओं को एक एकल क्लस्टर में समूहित किया जाता है या एक रोक मानदंड पूरा हो जाता है।
प्रैक्टिकलन उदाहरण
पाइथन के SciPy पुस्तकालय का उपयोग करके, पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग को कुशलतापूर्वक कार्यान्वित किया जा सकता है। निम्नलिखित उदाहरण दर्शाता है कि डेटासेट पर एग्ग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग कैसे करें:
Code snippet:
``python आयात numpy as np from scipy.cluster.hierarchy आयात लिंकेज, dendrogram आयात matplotlib.pyplot as plt # नमूना डेटा = np.array([[[1,2], [3,4], [5,6], [8,8], [9, 10]]) # hierarchical क्लस्टरिंग लिंक्ड = लिंकेज (डाटा, विधि='single') # Plot dendrogram (linked) plt.show() `````
पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के अनुप्रयोग
हिरासत में क्लस्टरिंग का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों जैसे जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण, ग्राहक विभाजन के लिए विपणन और ऑब्जेक्ट मान्यता के लिए छवि विश्लेषण में किया जाता है। एकाधिक स्तरों पर डेटा संरचना को प्रकट करने की इसकी क्षमता इसे बहुमुखी उपकरण बनाती है।