کلسٹرنگ Alphabeths کو ڈیٹا تجزیہ میں کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ایسے اعداد و شمار کو گروہ میں شامل کیا جا سکے۔لیکن عام غلط فہمی ایسے ہیں جن کی وجہ سے غلط تعبیرات اور نتائج پیدا ہو سکتے ہیں۔ان غلط فہمیوں کو سمجھنے اور ان کو مؤثر کرۂ فضائی کے لیے ان کا پتہ لگانے کے لیے کیا جانا ضروری ہے۔

مسقط 1: کلسٹرنگ "مریخ" گروپ تلاش کرتا ہے۔

بہت سے لوگوں کا خیال ہے کہ کلائنٹ کے لیے ڈیٹا کے اندر کی گئی کلائنٹ جماعتوں کو ظاہر کرتا ہے۔حقیقت میں، کاسٹنگ ایک ایسا آلہ ہے جو مخصوص معیاروں پر مبنی نمونے معلوم کرتا ہے۔ایولات کے نتائج الجبرا اور صارفین کے قائم کردہ پیرامیٹرز پر منحصر ہیں۔

۲ : تمام حروفِ تہجی ایک جیسی اہمیت رکھتے ہیں

بعض کا خیال ہے کہ تمام اجزا کی شناخت ایک ہی معنی‌خیز ہوتی ہے ۔

مسقط 3: کلیہ قسم کے ساتھ ساتھ کل ڈیٹا نوعیت کے کام بہترین ہیں۔

کلسٹرنگ الموت اکثر مخصوص ڈیٹا اقسام یا اعلیٰ درجے کے ڈیٹا کے ساتھ ناقص کام کرتا ہے۔پرینسینگ جیسے کہ کم یا نارمل طریقے کی کارکردگی بہتر کر سکتی ہے۔

مؤثر گواہی دینے کیلئے بہترین مشق

  • آپ کے اعداد و شمار کے لیے مناسب الجبرا کا انتخاب کریں۔
  • کوائلنگ نتائج کو بہتر بنانے کے لئے پریپٹ ڈیٹا۔
  • ویلڈنگ کے پھولوں جیسے کہ سلیوٹ سکور استعمال کرتے ہیں۔
  • اپنی ڈومین کے ضمن میں غیر جانبدار پھول۔