Hierarchical Clustering একটি অপ্রতিবদ্ধ (unsupervised) মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা ডেটাকে একটি হায়ারার্কিকাল স্ট্রাকচারে (tree-like structure) গ্রুপ বা ক্লাস্টারে ভাগ করে। এটি ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া যেখানে ডেটার মধ্যে গঠন বা সম্পর্ক অনুযায়ী শ্রেণীভাগ তৈরি করা হয়, এবং ডেটাকে ছোট গ্রুপ থেকে বড় গ্রুপে বা বিপরীতভাবে সংগঠিত করা হয়।
Hierarchical Clustering এর মৌলিক ধারণা
Hierarchical Clustering হল একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা ডেটার মধ্যে অবস্থিত সম্পর্কের ভিত্তিতে ক্লাস্টারগুলোকে ধীরে ধীরে যুক্ত বা বিভক্ত করে। এটি দুইটি প্রধান কৌশল ব্যবহার করে ক্লাস্টার তৈরির প্রক্রিয়া পরিচালনা করে:
- Agglomerative Clustering (Bottom-Up Approach):
- এটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত পদ্ধতি। এখানে প্রথমে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পৃথক ক্লাস্টার হিসেবে শুরু হয়, এবং ধীরে ধীরে ক্লাস্টারগুলো একত্রিত হয়ে একটি বৃহত্তর ক্লাস্টারে পরিণত হয়।
- Divisive Clustering (Top-Down Approach):
- এই পদ্ধতিতে ডেটাসেটটি প্রথমে একটি বড় ক্লাস্টারে সমবায় করা হয়, এবং তারপর ধীরে ধীরে এই ক্লাস্টারগুলোকে ছোট ছোট ক্লাস্টারে ভাগ করা হয়।
Agglomerative Clustering এর প্রক্রিয়া:
- প্রাথমিক অবস্থায়: প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি একক ক্লাস্টার হিসেবে ধরা হয়।
- দ্বিতীয় ধাপে: সবচেয়ে কাছাকাছি দুটি ক্লাস্টার নির্বাচন করা হয় এবং সেগুলিকে একত্রিত করা হয়।
- তৃতীয় ধাপে: পুনরায়, সবকটি ক্লাস্টার এর মধ্যে সবচেয়ে কাছাকাছি ক্লাস্টার খুঁজে বের করে সেগুলিকে একত্রিত করা হয়। এই প্রক্রিয়া চলতে থাকে যতক্ষণ না সমস্ত ডেটা পয়েন্ট একটি একক ক্লাস্টারে সংযুক্ত না হয়।
Hierarchical Clustering এর ভূমিকা
Hierarchical Clustering মূলত ডেটার মধ্যে প্রাকৃতিক গঠন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এর ভূমিকা এবং ব্যবহার বিভিন্ন ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ, যেমন:
- ডেটার গঠন বিশ্লেষণ:
- Hierarchical Clustering ডেটার মধ্যে গোপন সম্পর্ক বা গঠন বের করতে সহায়ক। এটি ডেটাকে গ্রুপ বা শ্রেণীতে বিভক্ত করে এবং সেই অনুযায়ী ক্লাস্টারের কাঠামো তৈরি করে।
- এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে ইন্টিগ্রেশন:
- এটি অন্যান্য ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেমন K-means, DBSCAN ইত্যাদির তুলনায় বেশি গঠনমূলক ও বর্ণনামূলক হতে পারে, কারণ এটি ডেটার অবস্থা ও সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে।
- ডেটা মাইনিং এবং প্যাটার্ন রিকগনিশন:
- এটি ডেটা মাইনিং এবং প্যাটার্ন রিকগনিশন সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটার মধ্যে লুকানো গঠন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করা গুরুত্বপূর্ণ।
- ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডেটা বিশ্লেষণ:
- Hierarchical Clustering এর একটি সুবিধা হলো, এটি dendrogram নামে একটি গাছের মতো কাঠামো তৈরি করে, যা ক্লাস্টারগুলির মধ্যে সম্পর্ক খুব সহজে ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এর মাধ্যমে, ডেটার মধ্যে সম্পর্ক বা গঠন দেখতে এবং বিশ্লেষণ করতে সহজ হয়।
Hierarchical Clustering এর সুবিধা:
- বিনামূল্যে ক্লাস্টার সংখ্যা নির্বাচন:
Hierarchical Clustering-এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো, ক্লাস্টারের সংখ্যা আগে থেকে নির্ধারণ করা প্রয়োজন হয় না। এটি ডেটার কাঠামো অনুসারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্লাস্টার তৈরি করে। - ডেটার মধ্যে সম্পর্কের পর্যালোচনা:
ডেটার মধ্যে কীভাবে ক্লাস্টার তৈরি হচ্ছে এবং তাদের মধ্যে কী সম্পর্ক রয়েছে তা দেখতে এটি সুবিধাজনক। Dendrogram এর মাধ্যমে সহজেই বুঝা যায় কিভাবে ক্লাস্টারগুলির মধ্যে সম্পর্ক তৈরি হচ্ছে। - এগজিস্টিং ডেটা স্ট্রাকচারে ভালো কার্যকারিতা:
Hierarchical Clustering খুব ভালোভাবে কাজ করে যখন ডেটা আগেই শ্রেণিবদ্ধ বা সম্পর্কিত হয়।
Hierarchical Clustering এর অসুবিধা:
- কোম্পিউটেশনাল খরচ:
এটি বড় ডেটাসেটের জন্য কিছুটা ধীর হতে পারে, কারণ প্রতিটি ধাপে ক্লাস্টারগুলির মধ্যে দূরত্ব গণনা করতে অনেক কম্পিউটেশন প্রয়োজন। - ডেটার আকার সীমিত:
যদি ডেটার আকার অনেক বড় হয়, তবে এটি খুব ধীর হয়ে যায় এবং পর্যাপ্ত কার্যকারিতা প্রদান করতে পারে না। - ডেটার প্রাক-প্রসেসিং প্রয়োজন:
প্রাথমিকভাবে ডেটার কিছু প্রি-প্রসেসিং করতে হতে পারে, যেমন নরমালাইজেশন, কারণ Hierarchical Clustering কেবলমাত্র ডেটার মধ্যে দূরত্বের উপর ভিত্তি করে কাজ করে।
Hierarchical Clustering এর উদাহরণ:
Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে Hierarchical Clustering প্রয়োগের উদাহরণ:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt
# ডেটাসেট লোড করা
data = load_iris()
X = data.data
# Agglomerative Clustering মডেল তৈরি
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) # 3 ক্লাস্টার তৈরি করা হবে
y = model.fit_predict(X)
# ক্লাস্টারের ফলাফল
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Hierarchical Clustering')
plt.show()
সারাংশ
Hierarchical Clustering হলো একটি শক্তিশালী ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা ডেটাকে একটি গাছের মতো কাঠামোতে সংগঠিত করে। এটি ডেটার মধ্যে গোপন সম্পর্ক এবং গঠন বের করতে সহায়ক এবং এর ফলে ডেটার ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া সহজে বিশ্লেষণ করা যায়। Agglomerative (bottom-up) এবং Divisive (top-down) এর মতো পদ্ধতিতে Hierarchical Clustering ডেটাকে একত্রিত বা বিভক্ত করে। এটি বিশেষভাবে ডেটার মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন এর জন্য খুবই কার্যকরী।
Read more
