ہائیرکرکل کلسٹرنگ ڈیٹا تجزیہ میں استعمال ہونے والا طریقہ ہے کہ گروپ ایسے ہی اعداد و شمار کے نقطوں کو مجموعی طور پر مجموعی طور پر مجموعی طور پر شمارندے میں ایک درخت کی طرح کی ترکیب پیدا کی جاتی ہے جس میں مختلف سطحوں پر ڈیٹا کے درمیان موجود تعلقات کو ظاہر کیا جاتا ہے۔یہ تکنیک ڈیٹا کے اندر موجود قدرتی گروہ کو سمجھنے کے کام آتی ہے جس میں کسی قسم کے پھولوں کی تعداد کو کم کرنے کے بغیر۔

ہیریارچکل کلوسٹرنگ کو سمجھ لیتی ہے۔

ہائیرکرکل کلسٹر ایک قدم قدم میں پھول بنا سکتا ہے. یہ ایک الگ اعداد و شمار سے شروع ہو سکتا ہے اور انہیں بڑے بڑے ٹکڑوں میں تبدیل کر سکتا ہے یا تقسیم،

اس کے بعد ، اس نے اپنے والدین کو بتایا کہ وہ ” خدا کے کلام کو نہیں مانتے ۔ “

عمل آوری میں کئی کلیدی اقدام شامل ہیں:

  • [Data Propers:] جمع اور پیشگی اعداد و شمار جمع کرنا، اسے درست اور درست کرنا ہے۔
  • کسی دور کی میٹرک کو دوبارہ شروع کرنا : ایک طریقہ انتخاب کریں جس میں مساوات کا اندازہ لگایا جائے مثلاً ایوکلائڈن یا مینہٹن دور۔
  • [Linkage Critria: فیصلہ کریں کہ کیسے مجموعوں کو ملانے، اختیارات میں یگانہ، مکمل یا اوسط لنکج شامل ہیں۔
  • ڈینڈرگرام کی تعمیر:] منتخب پیرامیٹروں پر مبنی ہریانہ درخت کی تعمیر کے لیے الجبرا استعمال کریں۔
  • [Determining Cression: ایک مخصوص سطح پر Dendrogram کو قطع کریں تاکہ آخری گرہوں کا تعین کیا جا سکے۔

عملی مشورت

ہریانہ قازقستان کا اطلاق کرتے وقت مندرجہ ذیل تجاویز پر غور کریں:

  • ڈیٹا تعلقات کو سمجھنے کے لیے ڈینڈروگرام کو چیک کریں۔
  • بہترین پارسائی کے لئے مختلف لنکس طریقے سے منسلک کریں.
  • مناسب تعداد منتخب کرنے کے لیے ڈومین علم استعمال کریں۔
  • بڑے پیمانے پر ہونے والی خصوصیات سے بچنے کے لئے انتہائی معلومات کو اسکی حد تک محدود کر دیا گیا ہے ۔