মাহাউটে ফিজি কে-ম্যান ক্লাস্টারিং

এই ব্লগটি অ্যাপাচি মাহাউটের ক্লাস্টারিং ফিজি কে-ম্যানসকে একটি ভূমিকা দেয়।



ফিজি কে-মিনস হ'ল কে-মেনসের মতো একই অ্যালগরিদম, যা একটি জনপ্রিয় সাধারণ ক্লাস্টারিং কৌশল। পার্থক্যটি হ'ল, কেবলমাত্র একটি ক্লাস্টারে একচেটিয়াভাবে বিন্দু বরাদ্দের পরিবর্তে, এতে দু'একটি বেশি ক্লাস্টারের মধ্যে কিছুটা অস্পষ্টতা বা ওভারল্যাপ থাকতে পারে। ফাজি কে-ম্যানস বর্ণনা করে মূল পয়েন্টগুলি নিম্নরূপ:



  • কে-মিনসের বিপরীতে, যা হার্ড ক্লাস্টার সন্ধান করে, যেখানে প্রতিটি পয়েন্ট এক ক্লাস্টারের অন্তর্গত, ফজী কে-মিয়ানস ওভারল্যাপিংয়ের জন্য নরম ক্লাস্টার সন্ধান করে।
  • একটি সফট ক্লাস্টারের একটি একক পয়েন্ট প্রতিটি পয়েন্টের প্রতি নির্দিষ্ট সখ্যতা সহ একাধিক ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।
  • ক্লাস্টার সেন্ট্রয়েড থেকে সেই বিন্দুর দূরত্বের সাথে আনুপাতিক অনুপাত।
  • কে-মিংসের অনুরূপ, ফাজী কে-ম্যানস সেই বস্তুগুলিতে কাজ করে যা দূরত্ব পরিমাপ সংজ্ঞায়িত করে এবং এতে প্রতিনিধিত্ব করা যায় n- মাত্রিক ভেক্টর স্থান।

অস্পষ্ট কে-ম্যাপস মানচিত্রের প্রবাহ

কে-মিনস এবং ফজি কে-মিনের মানচিত্রের প্রবাহের মধ্যে খুব বেশি পার্থক্য নেই। মাহাউটে উভয়ের প্রয়োগ একই রকম।

নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয় পরামিতি ফাজি কে-মাইনস বাস্তবায়নের জন্য:



কীভাবে গ্রহনের আদর্শ ইনস্টল করবেন
  • ইনপুট জন্য আপনার একটি ভেক্টর ডেটা সেট প্রয়োজন।
  • প্রাথমিক কে ক্লাস্টার বীজ করতে র‌্যান্ডমসিডজেনেটর থাকতে হবে।
  • দূরত্ব পরিমাপের জন্য স্কোয়ারড ইউক্লিডিয়ান দূরত্বমাপ প্রয়োজন।
  • দূরত্ব পরিমাপের স্কোয়ার্ড মানটি ব্যবহার করা হলে কনভার্ভেনশন থ্রোহোল্ডের একটি বড় মান যেমন –cd 1.0
  • ডিফল্ট মান -x 10 এর জন্য মান হ'ল -x 10।
  • স্বাভাবিককরণের গুণনীয়ক বা অস্পষ্টতা ফ্যাক্টর, যার মান -m 1.0 এর চেয়ে বেশি

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? তাদের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।

সম্পর্কিত পোস্ট



অ্যাপাচি মাহাউটে তদারকি করা পড়াশুনা