K-মানে অ্যালগরিদম শ্রেণীগত ডেটা এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়, কারণ শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলি বিচ্ছিন্ন এবং এর কোনো প্রাকৃতিক উৎস নেই। তাই স্থানের জন্য ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব গণনা করা অর্থপূর্ণ নয়।
আমরা কি শ্রেণীবদ্ধ ডেটার জন্য ক্লাস্টারিং ব্যবহার করতে পারি?
শ্রেণিগত ডেটাকে র্যাঙ্ক মান নির্ধারণ করে সাংখ্যিক রূপান্তর করা হয়েছে। এটি হল যে একটি শ্রেণীবদ্ধ ডেটাসেট কে সাংখ্যিক ডেটাসেট হিসাবে ক্লাস্টারিং করা যেতে পারে.. এটি লক্ষ্য করা যায় যে এই যুক্তির বাস্তবায়ন, k- মানে সাংখ্যিক ডেটাসেটের মতো একই কার্যকারিতা লাভ করে।
মানে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
এই ডেটা থেকে একটি গড় খুঁজে বের করার কোন উপায় নেই কারণ চোখের "গড়" রঙ নেই৷ আপনি অনুপাত খুঁজে পেতে পারেন, কিন্তু গড় নয়। আশা করি এটি সাহায্য করবে!
ডেটা শ্রেণীবদ্ধ হলে কী ব্যবহার করা উচিত?
শ্রেণীগত ডেটা মোড এবং মিডিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়, যেখানে নামমাত্র ডেটা মোড দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয় যখন অর্ডিনাল ডেটা উভয়ই ব্যবহার করে। কিছু ক্ষেত্রে, অর্ডিনাল ডাটাও ইউনিভেরিয়েট পরিসংখ্যান, বাইভেরিয়েট পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন অ্যাপ্লিকেশন, রৈখিক প্রবণতা এবং শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।
শ্রেণীগত বৈশিষ্ট্য সহ ক্লাস্টারিং কি?
শ্রেণীগত ডেটা ক্লাস্টারিং সেই ক্ষেত্রে বোঝায় যেখানে ডেটা অবজেক্টগুলিকে শ্রেণীগত বৈশিষ্ট্যের উপর সংজ্ঞায়িত করা হয় … অর্থাৎ, শ্রেণীগত মানগুলির জন্য কোনও একক ক্রম বা অন্তর্নিহিত দূরত্ব ফাংশন নেই, এবং শ্রেণীগত থেকে সংখ্যাসূচক মান পর্যন্ত কোন ম্যাপিং নেই যা শব্দার্থগতভাবে বোধগম্য।
