K- એટલે ક્લસ્ટરીંગ શું છે?

K- અર્થ અલ્ગોરિધમનો સાથે ડેટા માઇનિંગ

K- એ ક્લસ્ટરીંગ એલ્ગોરિધમ એ એક માહિતી માઇનિંગ અને મશીન લર્નિંગ સાધન છે જેનો ઉપયોગ તે સંબંધોના પૂર્વ જ્ઞાન વિના સંબંધિત અવલોકનોના જૂથોમાં નિરીક્ષણોને ક્લસ્ટર કરવા માટે કરવામાં આવે છે. નમૂના દ્વારા, એલ્ગોરિધમ એ બતાવવાનો પ્રયાસ કરે છે કે કઈ કેટેગરી અથવા ક્લસ્ટર ડેટા સાથે સંકળાયેલ છે, ક્લસ્ટરોની સંખ્યાને મૂલ્ય k દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવી રહી છે .

K- અર્થ એલ્ગોરિધમ એ સરળ ક્લસ્ટરીંગ તરકીબોમાંથી એક છે અને તે સામાન્ય રીતે તબીબી ઇમેજિંગ, બાયોમેટ્રિક્સ અને સંબંધિત ક્ષેત્રોમાં વપરાય છે. K- નો મતલબ ક્લસ્ટરીંગ એ છે કે તે શરૂઆતમાં ડેટા (અલ્ગોરિધમની નિરીક્ષણ કરેલ ફોર્મનો ઉપયોગ કરીને) વિશેના અલ્ગોરિધમનો સૂચના આપવાને બદલે તમારા ડેટાને (તેના અનસપ્વર્ડ ફોર્મનો ઉપયોગ કરીને) વિશે કહે છે.

તેને ક્યારેક લોઇડના અલ્ગોરીધમ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, ખાસ કરીને કોમ્પ્યુટર સાયન્સ વર્તુળોમાં, કારણ કે પ્રમાણભૂત અલ્ગોરિધમનો સૌપ્રથમ સ્ટુઅર્ટ લોયડ દ્વારા 1957 માં પ્રસ્તાવ મૂક્યો હતો. શબ્દ "કે-અર્થ" 1967 માં જેમ્સ મેક્ક્વીન દ્વારા બનાવવામાં આવ્યો હતો.

કેવી રીતે K- અર્થ અલ્ગોરિધમ કાર્યો

K- અર્થ એલ્ગોરિધમ એક ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમનો છે જે તેનું સંચાલનની પદ્ધતિથી તેનું નામ મેળવે છે. કલ્ટર જૂથોમાં અલ્ગોરિધમ ક્લસ્ટર્સ અવલોકનો, જ્યાં k ને ઇનપુટ પેરામીટર તરીકે પ્રદાન કરવામાં આવે છે. તે પછી ક્લસ્ટરના અર્થમાં નિરીક્ષણની નિકટતાના આધારે ક્લસ્ટરને પ્રત્યેક અવલોકન સોંપે છે. ક્લસ્ટરનું અર્થ એ પછી ફરીથી ગણવામાં આવે છે અને પ્રક્રિયા ફરીથી શરૂ થાય છે. અંહિ કેવી રીતે અલ્ગોરિધમનો કામ કરે છે:

1. અલ્ગોરિધમનો પ્રારંભિક ક્લસ્ટર કેન્દ્રો (અર્થ) તરીકે કે પોતાનું પસંદગી કરે છે.
2. ડેટાસેટમાં દરેક બિંદુ બંધ ક્લસ્ટરને સોંપવામાં આવે છે, જે દરેક બિંદુ અને દરેક ક્લસ્ટર કેન્દ્ર વચ્ચે યુક્લિડિન અંતર પર આધારિત છે.
3. દરેક ક્લસ્ટર કેન્દ્રને તે ક્લસ્ટરમાં પોઈન્ટની સરેરાશ તરીકે ફરીથી ગણવામાં આવે છે.
4. ક્લસ્ટરો એકસાથે આવે ત્યાં સુધી પગલાં 2 અને 3 પુનરાવર્તિત કરો. અમલીકરણને આધારે કન્વર્જન્સને અલગ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે, પરંતુ સામાન્ય રીતે તેનો અર્થ એ કે જ્યારે ક્યાં તો કોઈ અવલોકનો ક્લસ્ટર્સને બદલતા નથી જ્યારે પગલાં 2 અને 3 વાર પુનરાવર્તિત થાય છે, અથવા ફેરફારો ક્લસ્ટરોની વ્યાખ્યામાં કોઈ ભૌતિક તફાવત નથી કરતા.

ક્લસ્ટર્સની સંખ્યા પસંદ કરી રહ્યા છીએ

K- નો મુખ્ય ક્લસ્ટરીંગ એટલે કે મુખ્ય ઘટકોમાંથી એક એ હકીકત છે કે તમારે ઍલ્ગરિધમ માટે ઇનપુટ તરીકે ક્લસ્ટરોની સંખ્યાને સ્પષ્ટ કરવી પડશે. ડિઝાઇન કર્યા મુજબ, અલ્ગોરિધમ ક્લસ્ટર્સની યોગ્ય સંખ્યાને નક્કી કરવામાં સક્ષમ નથી અને વપરાશકર્તાને તે અગાઉથી ઓળખવા માટે તેના પર નિર્ભર કરે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, જો તમારી પાસે એવા લોકોનો સમૂહ છે કે જેને દ્વિસંગી લિંગ ઓળખાણને આધારે પુરુષ કે સ્ત્રી તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તો k = અર્થ એલ્ગોરિધમને ઇનપુટ k = 3 નો ઉપયોગ કરીને કૉલ કરવાથી લોકોને ત્રણ ક્લસ્ટરોમાં દબાણ કરવામાં આવશે જ્યારે માત્ર બે, અથવા k = 2 નું ઇનપુટ, વધુ કુદરતી ફિટ આપશે.

તેવી જ રીતે, જો વ્યક્તિઓના સમૂહને ગૃહ રાજ્યના આધારે સરળતાથી ક્લસ્ટર કરવામાં આવી હોય અને તમે K = અર્થ એલ્ગોરિધમને ઇનપુટ k = 20 સાથે કહેવામાં આવે છે , તો પરિણામ ખૂબ જ અસરકારક બનશે.

આ કારણોસર, તમારા ડેટાને શ્રેષ્ઠ અનુકૂળ હોય તે મૂલ્યને ઓળખવા માટે, k ની જુદા જુદા મૂલ્યો સાથે પ્રયોગ કરવો તે ઘણી સારી વાત છે. તમે મશીન-શીખી જ્ઞાન માટે તમારી શોધમાં અન્ય ડેટા માઇનિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ પણ શોધી શકો છો.