প্রস্তাবিত গ্রাভিটেশন মডেল। এই বিভাগে, শ্রেণী-ভারসাম্যহীন ডেটাসেটে CBC-এর অন্তর্নিহিত ত্রুটিগুলি (বা পক্ষপাতগুলি) সহজেই কাটিয়ে উঠতে একটি নতুন সেন্ট্রোয়েড-ভিত্তিক শ্রেণীবিভাগ মডেল, অর্থাৎ, মহাকর্ষ মডেল (GM) চালু করা হয়েছে৷
সেন্ট্রয়েড ভিত্তিক ক্লাস্টারিং কি?
সেন্ট্রয়েড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং নিচে সংজ্ঞায়িত হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিংয়ের বিপরীতে, নন-হাইরার্কিক্যাল ক্লাস্টারে ডেটা সংগঠিত করে। k-অর্থ হল সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত সেন্ট্রোয়েড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম। সেন্ট্রোয়েড-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলি দক্ষ কিন্তু প্রাথমিক অবস্থা এবং বহিঃপ্রকাশের প্রতি সংবেদনশীল৷
মডেল-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং বিশ্লেষণ কি?
মডেল-ভিত্তিক ক্লাস্টার বিশ্লেষণ হল জনসংখ্যার ভিন্নতা তদন্ত করার জন্য একটি নতুন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি যা সসীম মিশ্রণের মাল্টিভেরিয়েট সাধারণ ঘনত্ব ব্যবহার করে।
ডিস্ট্রিবিউশন মডেল-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং কি?
সংজ্ঞা। মডেল-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং হল ডেটা ক্লাস্টারিংয়ের একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি পর্যবেক্ষণ করা (মাল্টিভেরিয়েট) ডেটা উপাদান মডেলের একটি সসীম মিশ্রণ থেকে তৈরি করা হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। প্রতিটি উপাদান মডেল একটি সম্ভাব্যতা বন্টন, সাধারণত একটি প্যারামেট্রিক মাল্টিভেরিয়েট ডিস্ট্রিবিউশন।
ক্লাস্টারিং মডেল কি?
ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, বা ক্লাস্টারিং হল একটি তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং টাস্ক এতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাতে প্রাকৃতিক গ্রুপিং আবিষ্কার করা জড়িত। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার বিপরীতে (যেমন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং), ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি শুধুমাত্র ইনপুট ডেটা ব্যাখ্যা করে এবং বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানে প্রাকৃতিক গোষ্ঠী বা ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পায়৷
