Clustering হল একটি অ্যানালিটিক্যাল প্রক্রিয়া, যার মাধ্যমে ডেটাসেটের মধ্যে সাদৃশ্য বা সম্পর্কের ভিত্তিতে ডেটা পয়েন্টগুলোকে গ্রুপ বা ক্লাস্টারে ভাগ করা হয়। এটি একটি অপরিচিত (Unsupervised) মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা গ্রুপিং বা ক্লাস্টারিং সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়। K-Means এবং Hierarchical Clustering দুটি জনপ্রিয় ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম।
1. K-Means Clustering
K-Means Clustering হল একটি জনপ্রিয় ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা ডেটাকে K (নির্দিষ্ট সংখ্যক) ক্লাস্টারে বিভক্ত করে। প্রতিটি ক্লাস্টার একটি সেন্ট্রয়েড (mean point) দ্বারা চিহ্নিত হয়, এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট সেই সেন্ট্রয়েডের সবচেয়ে কাছের ক্লাস্টারে চলে যায়।
K-Means Algorithm:
- K ক্লাস্টার নির্বাচন: প্রথমে, আপনি কেবলমাত্র K সংখ্যক ক্লাস্টার নির্বাচন করেন (যেমন, 3 বা 4 ক্লাস্টার)।
- সেন্ট্রয়েড নির্ধারণ: প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য একটি সেন্ট্রয়েড বা গড় মান (mean) নির্ধারণ করা হয়।
- ডেটা পয়েন্ট বরাদ্দ: প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট তার নিকটতম সেন্ট্রয়েডের কাছে বরাদ্দ করা হয়।
- সেন্ট্রয়েড আপডেট: একবার পয়েন্টগুলো ক্লাস্টারে বরাদ্দ হয়ে গেলে, প্রতিটি ক্লাস্টারের সেন্ট্রয়েড পুনরায় গণনা করা হয়।
- পুনরাবৃত্তি: এই প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি হয় যতক্ষণ না সেন্ট্রয়েডগুলো স্থিতিশীল হয় বা পরিবর্তন হয় না।
K-Means এর বৈশিষ্ট্য:
- Unsupervised: K-Means একটি Unsupervised লার্নিং অ্যালগরিদম, যেখানে আপনি ডেটার লেবেল জানেন না।
- ভালো পারফরম্যান্স: যখন ডেটা সুনির্দিষ্ট এবং স্পষ্ট শ্রেণীভুক্ত থাকে, তখন এটি খুব ভালো কাজ করে।
- এফিশিয়েন্ট: বড় ডেটাসেটের জন্য এটি দ্রুত কাজ করে, তবে সঠিক K নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।
- বিভিন্ন সেন্ট্রয়েডের জন্য অস্থিরতা: সেন্ট্রয়েডের প্রাথমিক অবস্থান K-Means এর ফলাফল প্রভাবিত করতে পারে, তাই কখনও কখনও বিভিন্ন রানের জন্য ভিন্ন ফলাফল পাওয়া যায়।
K-Means উদাহরণ:
ধরা যাক, একটি ডেটাসেটের মধ্যে আপনার কাছে 2টি ফিচার (Age, Income) রয়েছে এবং আপনি 3টি ক্লাস্টারে বিভক্ত করতে চান। K-Means অ্যালগরিদমটি ডেটা পয়েন্টগুলোকে 3টি ক্লাস্টারে ভাগ করে, যেখানে প্রতিটি ক্লাস্টারের একটি গড় অবস্থান (mean) হবে এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট তার নিকটতম ক্লাস্টারের গড়ের সাথে যুক্ত হবে।
2. Hierarchical Clustering
Hierarchical Clustering একটি ডেটা পয়েন্টের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করে, যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলোকে একটি হায়ারার্কিকাল কাঠামোতে সাজানো হয়। এটি সাধারণত দুটি পদ্ধতিতে কাজ করে:
- Agglomerative (Bottom-Up): প্রথমে প্রতিটি পয়েন্টকে একটি একক ক্লাস্টার হিসেবে গণ্য করা হয় এবং তারপর ক্লাস্টারগুলো একত্রিত করা হয়।
- Divisive (Top-Down): একটি একক ক্লাস্টারে সমস্ত পয়েন্ট রাখা হয় এবং তারপর ক্লাস্টারগুলো ভাগ করা হয়।
Agglomerative Hierarchical Clustering:
- প্রথম অবস্থান: শুরুতে, প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পৃথক ক্লাস্টার হিসেবে ধরা হয়।
- ক্লাস্টার একত্রিতকরণ: তারপর সবচেয়ে কাছের ক্লাস্টার দুটি একত্রিত করা হয়।
- ক্লাস্টার একত্রিতকরণের পুনরাবৃত্তি: এই প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি হয় যতক্ষণ না সমস্ত পয়েন্ট একটি একক ক্লাস্টারে পরিণত হয়।
- Dendrogram: এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একটি dendrogram তৈরি হয়, যা ডেটার মধ্যে সম্পর্কের গাছের মতো কাঠামো প্রদর্শন করে।
Hierarchical Clustering এর বৈশিষ্ট্য:
- নো প্রিসেট ক্লাস্টারের সংখ্যা: Hierarchical Clustering এ আপনাকে পূর্বে ক্লাস্টারের সংখ্যা (K) নির্বাচন করতে হয় না।
- গাছের মতো কাঠামো (Dendrogram): এটি একটি dendrogram তৈরি করে যা ক্লাস্টারের সম্পর্ক দেখায় এবং কোথায় কাটব তা বেছে নিতে সহায়ক হয়।
- ডেটা সাইজের উপর নির্ভরশীল: এটি ছোট থেকে মাঝারি সাইজের ডেটাসেটে ভালো কাজ করে, তবে বড় ডেটাসেটের জন্য এটি কিছুটা ধীর হতে পারে।
- বিভিন্ন পদ্ধতি: Hierarchical Clustering-এর মধ্যে বিভিন্ন linkage methods (যেমন single linkage, complete linkage, average linkage) ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করার পদ্ধতি নির্ধারণ করে।
Hierarchical Clustering উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনার কাছে কিছু গ্রাহকের ডেটা রয়েছে যেমন, Age এবং Income। Hierarchical Clustering ব্যবহার করে আপনি এই গ্রাহকদের একটি dendrogram তৈরি করতে পারেন, যেখানে গ্রাহকদের মধ্যে সম্পর্কের ভিত্তিতে বিভিন্ন স্তরে ক্লাস্টার গঠন হবে। এটি আপনাকে দেখাবে কিভাবে গ্রাহকরা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত এবং আপনি কোথায় ক্লাস্টার ভাগ করবেন তা জানতে সাহায্য করবে।
K-Means এবং Hierarchical Clustering এর মধ্যে পার্থক্য
| Feature | K-Means Clustering | Hierarchical Clustering |
|---|---|---|
| প্রক্রিয়া | পয়েন্টগুলোকে K ক্লাস্টারে ভাগ করা হয়। | ডেটা পয়েন্টগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কিতভাবে গুচ্ছবদ্ধ হয়। |
| ডেটা সেটিং | নির্দিষ্ট K ক্লাস্টারের জন্য প্রাথমিকভাবে নির্বাচন করতে হয়। | কোনো পূর্বনির্ধারিত ক্লাস্টারের সংখ্যা নেই। |
| আউটপুট | K ক্লাস্টার। | Dendrogram এবং ক্লাস্টার সম্পর্ক। |
| স্কেলযোগ্যতা | বড় ডেটাসেটের জন্য বেশি উপযুক্ত। | ছোট থেকে মাঝারি ডেটাসেটের জন্য ভালো। |
| পারফরম্যান্স | দ্রুত, তবে K নির্বাচন সঠিক হতে হবে। | ধীরগতি, কিন্তু সহজে সম্পর্কিত ক্লাস্টার খুঁজে পাওয়া যায়। |
সারাংশ
- K-Means Clustering হল একটি দ্রুত এবং কার্যকর ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা K সংখ্যক ক্লাস্টারের মাধ্যমে ডেটাকে ভাগ করে। এটি বড় ডেটাসেটের জন্য উপযুক্ত, তবে K নির্বাচন গুরুত্বপূর্ণ।
- Hierarchical Clustering একটি ধীরে ধীরে কাজ করার অ্যালগরিদম যা ডেটার মধ্যে সম্পর্ক সৃষ্টি করে এবং একটি dendrogram তৈরি করে। এটি ছোট বা মাঝারি সাইজের ডেটার জন্য উপযুক্ত এবং কোনো প্রিসেট ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ করতে হয় না।
এই দুটি অ্যালগরিদমই তাদের নিজস্ব সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতার সাথে আসে, এবং ডেটার প্রকারভেদ এবং প্রয়োজনে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা উচিত।
Read more
